← Voltar ao laboratórioDocumentação ODD

Sensibilidade do modelo: Morris

Versão 0.42.0; 4 trajetórias, 2 réplicas pareadas, 10 dias, 12 entradas e 104 execuções.

Ranking por população adulta final (µ*). Efeitos por unidade normalizada da faixa, não por unidade física. Valores maiores dependem do horizonte, perfil e faixas escolhidos. Empates não indicam uma ordem causal distinta.

OrdemParâmetroµ*sigma
1temperatureC29.062534.0645
2initialFood9.187510.7711
3light2.06252.4780
4windZ0.75001.5000
5humidity0.37500.7500
6initialRainPulse0.00000.0000
7photoperiodHours0.00000.0000
8randomness0.00000.0000
9reposeAngle0.00000.0000
10surfaceDiffusionScale0.00000.0000

Perfil generic-demo@5, ninho estabelecido. A janela de triagem é uma escolha exploratória dentro dos limites do catálogo, não uma faixa de confiança biológica. Todas as entradas e faixas são hipóteses/aproximações do modelo; não incertezas calibradas. Sigma combina não linearidade/interações e ruído residual. Quatro trajetórias não dão precisão de calibração; zeros podem significar mecanismo inativo nesse cenário.

Conservamos entradas, respostas de cada réplica, CSVs/manifestos de cada World e índices de todos os parâmetros, inclusive os fora do top 10. Réplicas são promediadas por ponto antes de calcular cada efeito elementar. Dados ausentes permanecem ausentes.

Interpretação dos dez primeiros

O top 10 é uma ordenação de triagem das 12 entradas, não a descoberta de dez efeitos não nulos. Nesta execução, apenas cinco entradas alteraram a população final. Empates em zero são ordenados pelo identificador, sem prioridade científica. P3.2 deve também considerar outras métricas, horizontes e dados reais antes de escolher ajustes.

Proveniência das entradas

Método e reprodução

EE = (Y_depois − Y_antes)/(x_depois − x_antes), com x normalizado em [0,1]. µ é a média dos efeitos, µ* a média dos módulos e sigma o desvio amostral (n−1). Cada entrada tem quatro efeitos, após promediar as duas réplicas pareadas por ponto.

Vanilla Morris, grid par, passo p/[2(p-1)], uma entrada por passo. Seeds comuns entre pontos de uma trajetória/réplica; outras trajetórias/réplicas recebem outras seeds. Não há otimização Campolongo ou bootstrap de confiança nesta implementação.

Referências primárias: Morris 1991, SALib amostragem e SALib análise. A implementação do Viveiro usa seu próprio RNG de desenho; não promete amostras iguais às do NumPy.

npm run sensitivity -- --out nova-pasta --jobs 4 reproduz o protocolo padrão. --resume verifica os arquivos existentes e a identidade da fonte antes de reutilizá-los. Mesmo modelo, versão, fonte, plano e seeds são necessários.

Identidade de desenho: 953d4559c329bf56385f9230dc69712560baf1035a187be368d6cde10de44d23. Fonte normalizada: 43ddce7466fe4b4bd4459795ec9b75f9ab23ba75f17310eb2a5912021a62c156.

Dados brutos deste ensaio

Desenho e planos, entradas, respostas individuais, índices completos, efeitos elementares e arquivos individuais com hashes. Cada execução tem CSV e manifesto acessíveis na mesma pasta pelos nomes do índice.

Os arquivos foram gerados na fonte identificada acima. Edições futuras da fonte devem usar outro diretório, preservando este ensaio. O primeiro ensaio com faixas amplas foi mantido localmente; mostrou apenas efeito térmico nessa métrica. A janela acima foi escolhida para investigar esse comportamento, sem seleção por dados biológicos externos.

Baixar a fonte deste documento