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Accès ouvert déclaré 2025 conference-paper

SynthEco: An open-source Python application for the generation of a multi-scale digital ecosystem anchored in synthetic populations

1Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
4Institutions déclarées
3Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : gb, ca, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Synthetic populations (SPs) are a special kind of synthetic datasets that are statistical representations of a population at a given geo-spatial granularity, created using individual/household and aggregated census data. The SynthEco project aims to provide a platform for researchers to create a basic SP using an open-source Python package. The basic SP is then enriched by combination with (1) other datasets that capture the many dimensions of individual/household characteristics and real-world behaviors (creating what we call mosaic agents) and (2) with real-world behavioral data for spatially and/or temporally explicit characterization of the environment in which agents evolve for analytics and/or simulations combining individual and environmental characteristics. This package allows for SP creation from any census data and on different geographic granularities and jurisdictions through a simple plug-in system enabling enrichment into multiscale digital ecosystems. The use of SynthEco is illustrated in two use cases.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
SynthEco: An open-source Python application for the generation of a multi-scale digital ecosystem anchored in synthetic populations
Date Crossref
18/07/2025
Éditeur
ACM
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

demographic modeling and climate adaptation

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