causal loop diagrams (CLDs)

新方法将因果图转换为动态模型，用于干预分析

研究人员开发了一种名为 Diagrams-to-Dynamics (D2D) 的新方法，可以将定性因果回路图 (CLDs) 转换为动态系统模型，即使没有经验数据也可以。该方法通过模拟假设场景并提供不确定性估计，帮助识别影响干预的“杠杆点”。D2D 在与校准模型的兼容性方面优于静态网络分析，并已作为开源 Python 包和 Web 应用程序提供，以促进更广泛的应用。