2026/07/23 by Bernd von Mallinckrodt · 1 voice
Environmental Science · Earth and Planetary Sciences · Computer Science · #Ecosystem dynamics and resilience #Earth Systems and Cosmic Evolution #Chaos, Complexity, and Education
paper · doi:10.5281/zenodo.21511618
openalex publication_date 2026/07/23 · openalex created_date 2026/07/24 · openalex updated_date 2026/07/24
Complex adaptive systems rarely allow reliable long-term prediction, yet they can often be observed with increasing precision. This Perspective paper describes the intellectual evolution of the BenchEWS research programme—from the search for universal organizing principles, through the falsification of a universal early-warning indicator, to the development of an open scientific benchmarking infrastructure. The central argument is that progress in early-warning science depends not only on better indicators, but also on better scientific instruments. BenchEWS therefore reframes the research question from “Which indicator is best?” to “Under which conditions can a given indicator be trusted?” and proposes reproducible benchmarking, scientific metrology, uncertainty quantification, and FAIR Open Science practices as the foundation for cumulative progress. The paper also introduces BenchEWS Studio as the software instrument designed to operationalize this scientific infrastructure and discusses why reproducible observation may become an increasingly important objective for research on complex adaptive systems. Keywords Complex Adaptive Systems; Early-Warning Signals; Scientific Metrology; Benchmarking; Reproducibility; FAIR Principles; Open Science; Scientific Infrastructure; Observation Science; Critical Transitions; Systems Science; Philosophy of Science; BenchEWS. Deutsche Beschreibung Beschreibung Komplexe adaptive Systeme lassen sich langfristig nur selten zuverlässig vorhersagen, können jedoch zunehmend präziser beobachtet werden. Dieses Perspective-Paper beschreibt die wissenschaftliche Entwicklung des BenchEWS-Forschungsprogramms – von der Suche nach universellen Ordnungsprinzipien über die Falsifikation eines universellen Frühwarnindikators bis hin zum Aufbau einer offenen wissenschaftlichen Benchmarking-Infrastruktur. Der zentrale Gedanke des Beitrags ist, dass Fortschritte in der Frühwarnforschung nicht allein durch bessere Indikatoren entstehen, sondern ebenso durch bessere wissenschaftliche Instrumente. BenchEWS verschiebt deshalb die Forschungsfrage von „Welcher Indikator ist der beste?“ zu „Unter welchen Bedingungen ist ein Indikator verlässlich?“ und stellt reproduzierbares Benchmarking, wissenschaftliche Metrologie, Unsicherheitsquantifizierung sowie FAIR-konforme Open-Science-Prinzipien in den Mittelpunkt. Darüber hinaus ordnet das Paper BenchEWS Studio als Softwareinstrument zur praktischen Umsetzung dieser Infrastruktur ein und diskutiert, weshalb reproduzierbare wissenschaftliche Beobachtung künftig zu einer der zentralen Grundlagen der Erforschung komplexer adaptiver Systeme werden könnte. Schlüsselwörter Komplexe adaptive Systeme; Frühwarnsignale; Wissenschaftliche Metrologie; Benchmarking; Reproduzierbarkeit; FAIR-Prinzipien; Open Science; Wissenschaftliche Infrastruktur; Wissenschaftliche Beobachtung; Kritische Übergänge; Systemwissenschaft; Wissenschaftsphilosophie; BenchEWS.