BenchEWS: A Metrological Reference Architecture for Construct-Based Measurement of Self-Correction in Complex Adaptive Systems

This Perspective proposes a metrological reference architecture for the construct-based measurement of self-correction capacity in complex adaptive systems. Rather than introducing another Early Warning Signal (EWS), it argues that reliable diagnosis first requires explicit characterization of the observability conditions under which empirical data are acquired.

The paper identifies the observability gap as a fundamental limitation of current EWS research: observation-channel artefacts such as latency, sampling irregularities, sensor drift, environmental noise, and spatial aggregation can distort or mask system dynamics, resulting in spurious alarms, missed transitions, and poorly bounded uncertainty.

To address this challenge, a modular four-layer reference architecture is proposed, separating observability characterization, standardized signal computation, structural state diagnosis, and probabilistic inference. The architecture is technology-neutral and treats specific methods (e.g., FCQ, CRTI, Bayesian inference) as interchangeable examples rather than mandatory components.

The paper further argues that progress in Early Warning Science depends on shared metrological infrastructure, including reference datasets, benchmark protocols, FAIR standards, reproducible workflows, and open benchmarking ecosystems.

This publication is intended as a conceptual foundation for future empirical validation and community-driven standardization rather than as a presentation of a validated measurement system.

Deutsche Beschreibung

Diese Perspektive schlägt eine metrologische Referenzarchitektur für die konstruktbasierte Messung der Selbstkorrekturfähigkeit komplexer adaptiver Systeme vor. Anstatt einen weiteren Early Warning Signal (EWS)-Indikator einzuführen, argumentiert sie, dass eine belastbare Diagnose zunächst eine explizite Charakterisierung der Beobachtbarkeitsbedingungen erfordert, unter denen empirische Daten entstehen.

Das Paper beschreibt die Beobachtbarkeitslücke (Observability Gap) als grundlegende Grenze der heutigen Frühwarnforschung. Beobachtungskanal-Artefakte wie Latenzen, unregelmäßige Abtastung, Sensordrift, Umgebungsrauschen oder räumliche Aggregation können reale Systemdynamiken verfälschen oder verdecken und dadurch Fehlalarme, übersehene Kipppunkte oder unzureichend quantifizierte Unsicherheiten verursachen.

Als Lösung wird eine modulare vierstufige Referenzarchitektur vorgeschlagen, die Beobachtbarkeitscharakterisierung, standardisierte Signalberechnung, strukturelle Zustandsdiagnose und probabilistische Inferenz voneinander trennt. Konkrete Verfahren (z. B. FCQ, CRTI oder Bayes-Verfahren) werden ausdrücklich als austauschbare Beispiele und nicht als verpflichtende Bestandteile verstanden.

Darüber hinaus wird argumentiert, dass wissenschaftlicher Fortschritt in der Frühwarnforschung gemeinsame metrologische Infrastrukturen benötigt – einschließlich Referenzdatensätzen, Benchmark-Protokollen, FAIR-Standards, reproduzierbaren Workflows und offenen Benchmarking-Ökosystemen.

Die Veröffentlichung versteht sich als konzeptionelle Grundlage für zukünftige empirische Validierung und gemeinschaftliche Standardisierung, nicht als Darstellung eines bereits vollständig validierten Messsystems.

Keywords (English)

• BenchEWS
• Metrology
• Measurement Science
• Reference Architecture
• Self-Correction Capacity
• Complex Adaptive Systems
• Early Warning Signals
• Early Warning Science
• Observability
• Observability Gap
• Construct-Based Measurement
• System Stability
• Critical Transitions
• Tipping Points
• Uncertainty Quantification
• Bayesian Inference
• Benchmarking
• FAIR Principles
• Reproducibility
• Open Science

Schlagwörter (Deutsch)

• BenchEWS
• Metrologie
• Messtechnik
• Referenzarchitektur
• Selbstkorrekturfähigkeit
• Komplexe adaptive Systeme
• Frühwarnsignale
• Frühwarnforschung
• Beobachtbarkeit
• Beobachtbarkeitslücke
• Konstruktbasierte Messung
• Systemstabilität
• Kritische Übergänge
• Kipppunkte
• Unsicherheitsquantifizierung
• Probabilistische Inferenz
• Benchmarking
• FAIR-Prinzipien
• Reproduzierbarkeit
• Open Science