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