Bernd von Mallinckrodt 🦋Wenn Ranglisten manipulierbar sind, messen wir dann #Wissenschaft …
oder Benchmark-Optimierung?
#BenchEWS v1.0 ist ein Versuch, diese Unterscheidung reproduzierbar zu machen:
doi.org/10.5281/zeno... 🖖
Erkennt ein Verfahren wirklich den kommenden Kollaps …
oder nur die Schwächen des Benchmarks?
#BenchEWS v1.0 untersucht genau diese Frage:
doi.org/10.5281/zeno... 🖖
Bevor wir #Early-Warning-Signale #EWS vergleichen, sollten wir nicht zuerst prüfen, ob unsere Benchmarks überhaupt echte Frühwarnfähigkeit messen?
#BenchEWS v1.0:
doi.org/10.5281/zeno... 🖖
Vor dem Messen kommt die Beobachtbarkeit.
Vor dem Ranking kommt die Instrumentenwahl.
Vor dem Frühwarnsignal kommt die Frage, ob das Signal überhaupt gesehen werden kann.
#BenchEWS
doi.org/10.5281/zeno... 🖖
BenchEWS v1.0: A Capability-Fa...
BenchEWS v1.0: A Capability-Fa...
BenchEWS v1.0: A Capability-Faithful and Reproducible Benchmark for Early-Warning Signal Evaluation
BenchEWS v1.0 is an open, reproducible, and adversarially hardened benchmark for evaluating Early-Warning Signal (EWS) methods in complex systems. The benchmark focuses on Fold (saddle-node) transitions generated from synthetic stochastic dynamical systems and is designed to evaluate whether an indicator demonstrates genuine early-warning capability rather than exploiting benchmark artifacts. BenchEWS combines reproducible task generation, holdout evaluation, execution isolation, causal verification, and false-alarm-gated leaderboard admission into a unified governance framework. The benchmark introduces four complementary protection layers: Holdout Evaluation to prevent dataset memorization and label hardcoding. Execution Isolation to prevent ground-truth access and sandbox escapes. Prefix-Consistency Verification to detect non-causal and lookahead-based indicators. False-Alarm Eligibility Gating (FAR) to prevent indiscriminate alarm strategies from dominating timeliness rankings. BenchEWS does not propose a new Early-Warning Signal theory. Instead, it provides a benchmark infrastructure intended to support fair, reproducible, and capability-faithful comparison of EWS methods under explicitly defined governance constraints. The framework was developed in response to a series of hostile governance audits, adversarial gaming analyses, and reproducibility reviews, resulting in a benchmark architecture designed to minimize leaderboard inflation and maximize scientific transparency. Keywords (English) Early Warning Signals, EWS, Benchmarking, Benchmark Governance, Reproducibility, Scientific Infrastructure, Open Science, Adversarial Evaluation, Leaderboard Integrity, False Alarm Rate, Holdout Evaluation, Causal Verification, Process Isolation, Complex Systems, Critical Transitions, Tipping Points, Saddle-Node Bifurcation, Fold Transition, Dynamical Systems, Time Series Analysis, Monitoring Systems, Scientific Software Governance Zenodo-Beschreibung (Deutsch) BenchEWS v1.0 ist ein offenes, reproduzierbares und gegen strategische Ausnutzung gehärtetes Benchmark-System zur Bewertung von Early-Warning-Signal-(EWS)-Methoden in komplexen Systemen. Der Benchmark konzentriert sich auf Fold- bzw. Saddle-Node-Übergänge in synthetischen stochastischen Dynamiken und wurde entwickelt, um tatsächliche Frühwarnfähigkeit von Methoden zu messen, anstatt deren Fähigkeit zur Ausnutzung von Benchmark-Strukturen. BenchEWS kombiniert reproduzierbare Aufgabengenerierung, Holdout-Evaluation, Ausführungsisolation, Kausalitätsprüfung und eine False-Alarm-basierte Zulassungslogik für Ranglisten in einer gemeinsamen Governance-Architektur. Der Benchmark basiert auf vier zentralen Schutzmechanismen: Holdout-Evaluation gegen Datensatz-Memorisierung und Label-Hardcoding. Execution Isolation gegen Ground-Truth-Zugriffe und Sandbox-Umgehungen. Prefix-Consistency Verification zur Erkennung nicht-kausaler und Lookahead-basierter Verfahren. False-Alarm Eligibility Gating (FAR) zur Verhinderung von „Alarm-immer“-Strategien auf Ranglisten. BenchEWS stellt keine neue Theorie von Early-Warning-Signalen vor. Stattdessen bietet es eine Benchmark-Infrastruktur für faire, reproduzierbare und fähigkeitsgetreue Vergleiche von EWS-Verfahren unter klar definierten Governance-Bedingungen. Die Architektur entstand aus einer Reihe adversarieller Audits, Governance-Analysen und Reproduzierbarkeitsprüfungen mit dem Ziel, Leaderboard-Manipulationen zu minimieren und wissenschaftliche Transparenz zu maximieren. Schlüsselwörter (Deutsch) Frühwarnsignale, Early Warning Signals, Benchmark, Benchmark-Governance, Reproduzierbarkeit, Wissenschaftliche Infrastruktur, Open Science, Adversarielle Evaluation, Ranglistenintegrität, False Alarm Rate, Holdout-Evaluation, Kausalitätsprüfung, Prozessisolation, Komplexe Systeme, Kritische Übergänge, Kipppunkte, Saddle-Node-Bifurkation, Fold-Transition, Dynamische Systeme, Zeitreihenanalyse, Monitoring-Systeme, Wissenschaftliche Software-Governance Autor Diplom-Ingenieur Bernd von MallinckrodtORCID: 0009-0005-5279-6607E-Mail: [email protected]
BenchEWS …
bewertet nicht nur Frühwarnindikatoren.
#BenchEWS macht die Wahl des Beobachtungsinstruments selbst zum Gegenstand der Evaluation.
doi.org/10.5281/zeno... 🖖
BenchEWS v1.0: A Capability-Fa...
BenchEWS v1.0: A Capability-Fa...
BenchEWS v1.0: A Capability-Faithful and Reproducible Benchmark for Early-Warning Signal Evaluation
BenchEWS v1.0 is an open, reproducible, and adversarially hardened benchmark for evaluating Early-Warning Signal (EWS) methods in complex systems. The benchmark focuses on Fold (saddle-node) transitions generated from synthetic stochastic dynamical systems and is designed to evaluate whether an indicator demonstrates genuine early-warning capability rather than exploiting benchmark artifacts. BenchEWS combines reproducible task generation, holdout evaluation, execution isolation, causal verification, and false-alarm-gated leaderboard admission into a unified governance framework. The benchmark introduces four complementary protection layers: Holdout Evaluation to prevent dataset memorization and label hardcoding. Execution Isolation to prevent ground-truth access and sandbox escapes. Prefix-Consistency Verification to detect non-causal and lookahead-based indicators. False-Alarm Eligibility Gating (FAR) to prevent indiscriminate alarm strategies from dominating timeliness rankings. BenchEWS does not propose a new Early-Warning Signal theory. Instead, it provides a benchmark infrastructure intended to support fair, reproducible, and capability-faithful comparison of EWS methods under explicitly defined governance constraints. The framework was developed in response to a series of hostile governance audits, adversarial gaming analyses, and reproducibility reviews, resulting in a benchmark architecture designed to minimize leaderboard inflation and maximize scientific transparency. Keywords (English) Early Warning Signals, EWS, Benchmarking, Benchmark Governance, Reproducibility, Scientific Infrastructure, Open Science, Adversarial Evaluation, Leaderboard Integrity, False Alarm Rate, Holdout Evaluation, Causal Verification, Process Isolation, Complex Systems, Critical Transitions, Tipping Points, Saddle-Node Bifurcation, Fold Transition, Dynamical Systems, Time Series Analysis, Monitoring Systems, Scientific Software Governance Zenodo-Beschreibung (Deutsch) BenchEWS v1.0 ist ein offenes, reproduzierbares und gegen strategische Ausnutzung gehärtetes Benchmark-System zur Bewertung von Early-Warning-Signal-(EWS)-Methoden in komplexen Systemen. Der Benchmark konzentriert sich auf Fold- bzw. Saddle-Node-Übergänge in synthetischen stochastischen Dynamiken und wurde entwickelt, um tatsächliche Frühwarnfähigkeit von Methoden zu messen, anstatt deren Fähigkeit zur Ausnutzung von Benchmark-Strukturen. BenchEWS kombiniert reproduzierbare Aufgabengenerierung, Holdout-Evaluation, Ausführungsisolation, Kausalitätsprüfung und eine False-Alarm-basierte Zulassungslogik für Ranglisten in einer gemeinsamen Governance-Architektur. Der Benchmark basiert auf vier zentralen Schutzmechanismen: Holdout-Evaluation gegen Datensatz-Memorisierung und Label-Hardcoding. Execution Isolation gegen Ground-Truth-Zugriffe und Sandbox-Umgehungen. Prefix-Consistency Verification zur Erkennung nicht-kausaler und Lookahead-basierter Verfahren. False-Alarm Eligibility Gating (FAR) zur Verhinderung von „Alarm-immer“-Strategien auf Ranglisten. BenchEWS stellt keine neue Theorie von Early-Warning-Signalen vor. Stattdessen bietet es eine Benchmark-Infrastruktur für faire, reproduzierbare und fähigkeitsgetreue Vergleiche von EWS-Verfahren unter klar definierten Governance-Bedingungen. Die Architektur entstand aus einer Reihe adversarieller Audits, Governance-Analysen und Reproduzierbarkeitsprüfungen mit dem Ziel, Leaderboard-Manipulationen zu minimieren und wissenschaftliche Transparenz zu maximieren. Schlüsselwörter (Deutsch) Frühwarnsignale, Early Warning Signals, Benchmark, Benchmark-Governance, Reproduzierbarkeit, Wissenschaftliche Infrastruktur, Open Science, Adversarielle Evaluation, Ranglistenintegrität, False Alarm Rate, Holdout-Evaluation, Kausalitätsprüfung, Prozessisolation, Komplexe Systeme, Kritische Übergänge, Kipppunkte, Saddle-Node-Bifurkation, Fold-Transition, Dynamische Systeme, Zeitreihenanalyse, Monitoring-Systeme, Wissenschaftliche Software-Governance Autor Diplom-Ingenieur Bernd von MallinckrodtORCID: 0009-0005-5279-6607E-Mail: [email protected]
Can an early-warning signal #EWS become invisible even when a system is genuinely approaching a tipping point?
This new paper unifies projection geometry, #BenchEWS, & monitoring-system design into a reproducible framework for detectability-aware early-warning monitoring.
doi.org/10.5281/zeno... 🖖
From Projection Geometry to Mo...
From Projection Geometry to Mo...
From Projection Geometry to Monitoring-System Design: A Practical Framework for Detectability-Aware Early-Warning Monitoring
From Projection Geometry to Monitoring-System Design: A Practical Framework for Detectability-Aware Early-Warning Monitoring Frühwarnsignale (Early Warning Signals, EWS) werden traditionell als Eigenschaften dynamischer Systeme interpretiert. In der Praxis hängt ihre Sichtbarkeit jedoch nicht nur von der Dynamik selbst ab, sondern auch von der Beobachtungsgeometrie, der Sensorplatzierung und der Auswahl der Messkanäle. Dieses Paper konsolidiert die Entwicklung von der Projektionsgeometrie über BenchEWS bis hin zum Monitoring-System-Design in einem einheitlichen Rahmenwerk. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass identische kritische Dynamiken je nach Beobachtungskanal deutlich unterschiedliche Frühwarnsignale erzeugen können. Aufbauend auf dem Projective Detectability Framework (PDF) und dem BenchEWS-Benchmark wird gezeigt, wie Beobachtungsgeometrie systematisch quantifiziert, Sensorblindheit bewertet und Monitoring-Architekturen optimiert werden können. Der Beitrag erhebt keinen Anspruch auf neue Mathematik, ein Naturgesetz oder eine neue Universalitätstheorie. Stattdessen wird ein reproduzierbares Engineering-Framework vorgestellt, das die Brücke zwischen Beobachtbarkeitstheorie, Frühwarnsignal-Forschung und praktischer Überwachung komplexer Systeme schlägt. Das Rahmenwerk führt von der Frage „Kann ein Warnsignal beobachtet werden?“ zur Ingenieursfrage „Wie muss ein Monitoring-System gestaltet werden, damit kritische Dynamik zuverlässig sichtbar wird?“ Keywords: Early Warning Signals, EWS, Projection Geometry, Observability, Detectability, Sensor Blindness, Monitoring-System Design, BenchEWS, Complex Adaptive Systems, Critical Transitions, Tipping Points, Sensor Placement, Observability Geometry, Dynamical Systems, Engineering Framework, Monitoring Optimization, State-Space Analysis, Complex Systems, Benchmarking, Reproducible Research English Description (Zenodo) From Projection Geometry to Monitoring-System Design: A Practical Framework for Detectability-Aware Early-Warning Monitoring Early Warning Signals (EWS) are traditionally interpreted as intrinsic properties of dynamical systems. In practice, however, their visibility depends not only on the underlying dynamics but also on observation geometry, sensor placement, and measurement-channel selection. This paper consolidates the progression from Projection Geometry through BenchEWS to Monitoring-System Design into a unified framework. The starting point is the observation that identical critical dynamics may generate fundamentally different warning signals depending on the observation channel. Building on the Projective Detectability Framework (PDF) and the BenchEWS benchmark, the framework demonstrates how observation geometry can be quantified, sensor blindness evaluated, and monitoring architectures optimized. The contribution does not claim new mathematics, a natural law, or a new universality theory. Instead, it presents a reproducible engineering framework that bridges observability theory, early-warning signal research, and practical monitoring-system design for complex systems. The framework shifts the focus from the scientific question “Can a warning signal be observed?” to the engineering question “How should a monitoring system be designed to ensure that critical dynamics remain detectable?” Keywords: Early Warning Signals, EWS, Projection Geometry, Detectability, Observability, Sensor Blindness, BenchEWS, Monitoring-System Design, Monitoring Optimization, Sensor Placement, State-Space Dynamics, Critical Transitions, Tipping Points, Complex Adaptive Systems, Dynamical Systems, Engineering Framework, Observability Geometry, Benchmarking, Reproducible Research, Complex Systems
Kann ein Frühwarnsignal unsichtbar werden, obwohl sich ein #System tatsächlich einem Kipppunkt nähert?
Dieses neue Paper verbindet Projektionsgeometrie, #BenchEWS und Monitoring-System-Design zu einem reproduzierbaren Framework für detektabilitätsbewusste Frühwarnsysteme.
doi.org/10.5281/zeno... 🖖
From Projection Geometry to Mo...
From Projection Geometry to Mo...
From Projection Geometry to Monitoring-System Design: A Practical Framework for Detectability-Aware Early-Warning Monitoring
From Projection Geometry to Monitoring-System Design: A Practical Framework for Detectability-Aware Early-Warning Monitoring Frühwarnsignale (Early Warning Signals, EWS) werden traditionell als Eigenschaften dynamischer Systeme interpretiert. In der Praxis hängt ihre Sichtbarkeit jedoch nicht nur von der Dynamik selbst ab, sondern auch von der Beobachtungsgeometrie, der Sensorplatzierung und der Auswahl der Messkanäle. Dieses Paper konsolidiert die Entwicklung von der Projektionsgeometrie über BenchEWS bis hin zum Monitoring-System-Design in einem einheitlichen Rahmenwerk. Ausgangspunkt ist die Beobachtung, dass identische kritische Dynamiken je nach Beobachtungskanal deutlich unterschiedliche Frühwarnsignale erzeugen können. Aufbauend auf dem Projective Detectability Framework (PDF) und dem BenchEWS-Benchmark wird gezeigt, wie Beobachtungsgeometrie systematisch quantifiziert, Sensorblindheit bewertet und Monitoring-Architekturen optimiert werden können. Der Beitrag erhebt keinen Anspruch auf neue Mathematik, ein Naturgesetz oder eine neue Universalitätstheorie. Stattdessen wird ein reproduzierbares Engineering-Framework vorgestellt, das die Brücke zwischen Beobachtbarkeitstheorie, Frühwarnsignal-Forschung und praktischer Überwachung komplexer Systeme schlägt. Das Rahmenwerk führt von der Frage „Kann ein Warnsignal beobachtet werden?“ zur Ingenieursfrage „Wie muss ein Monitoring-System gestaltet werden, damit kritische Dynamik zuverlässig sichtbar wird?“ Keywords: Early Warning Signals, EWS, Projection Geometry, Observability, Detectability, Sensor Blindness, Monitoring-System Design, BenchEWS, Complex Adaptive Systems, Critical Transitions, Tipping Points, Sensor Placement, Observability Geometry, Dynamical Systems, Engineering Framework, Monitoring Optimization, State-Space Analysis, Complex Systems, Benchmarking, Reproducible Research English Description (Zenodo) From Projection Geometry to Monitoring-System Design: A Practical Framework for Detectability-Aware Early-Warning Monitoring Early Warning Signals (EWS) are traditionally interpreted as intrinsic properties of dynamical systems. In practice, however, their visibility depends not only on the underlying dynamics but also on observation geometry, sensor placement, and measurement-channel selection. This paper consolidates the progression from Projection Geometry through BenchEWS to Monitoring-System Design into a unified framework. The starting point is the observation that identical critical dynamics may generate fundamentally different warning signals depending on the observation channel. Building on the Projective Detectability Framework (PDF) and the BenchEWS benchmark, the framework demonstrates how observation geometry can be quantified, sensor blindness evaluated, and monitoring architectures optimized. The contribution does not claim new mathematics, a natural law, or a new universality theory. Instead, it presents a reproducible engineering framework that bridges observability theory, early-warning signal research, and practical monitoring-system design for complex systems. The framework shifts the focus from the scientific question “Can a warning signal be observed?” to the engineering question “How should a monitoring system be designed to ensure that critical dynamics remain detectable?” Keywords: Early Warning Signals, EWS, Projection Geometry, Detectability, Observability, Sensor Blindness, BenchEWS, Monitoring-System Design, Monitoring Optimization, Sensor Placement, State-Space Dynamics, Critical Transitions, Tipping Points, Complex Adaptive Systems, Dynamical Systems, Engineering Framework, Observability Geometry, Benchmarking, Reproducible Research, Complex Systems
Can an early warning signal become invisible even when a system is genuinely approaching a tipping point? #BenchEWS introduces an open, reproducible benchmark for evaluating how observation geometry & sensor choice influence the detectability of early warning signals. DOI: doi.org/10.5281/zeno... 🖖
BenchEWS: A Reproducible Bench...
BenchEWS: A Reproducible Bench...
BenchEWS: A Reproducible Benchmark and Evaluation Framework for Projection-Dependent Detectability of Early Warning Signals
BenchEWS (Benchmark for Early Warning Signal Detectability) ist ein offenes, reproduzierbares Benchmark- und Evaluierungsframework zur Untersuchung der beobachtungsabhängigen Sichtbarkeit von Frühwarnsignalen (Early Warning Signals, EWS) in komplexen dynamischen Systemen. Der Benchmark adressiert eine grundlegende praktische Fragestellung: Können identische kritische Dynamiken je nach Wahl des Beobachtungskanals unterschiedlich sichtbar erscheinen? Während die klassische EWS-Literatur typischerweise einzelne Zeitreihen analysiert, untersucht BenchEWS systematisch den Einfluss von Beobachtungsgeometrie, Sensorplatzierung und Messkanalauswahl auf die Detektierbarkeit kritischer Übergänge. Die aktuelle Version umfasst sechs Klassen dynamischer Systeme (Fold, Hopf, Non-normal, Colored Noise, Multiplicative Noise und Multistable Systems), mehrere Beobachtungskanäle (Aligned, Orthogonal, Mixed und Nonlinear) sowie etablierte Frühwarnindikatoren wie Varianz, AR(1), DFA, Spectral Reddening, ROC-AUC und Lead Time. BenchEWS erhebt keinen Anspruch auf neue Mathematik, eine neue Theorie oder ein universelles Naturgesetz. Der Beitrag besteht in der Bereitstellung eines reproduzierbaren Benchmark-Standards, mit dem die Robustheit und Sichtbarkeit von Frühwarnsignalen unter unterschiedlichen Beobachtungsbedingungen systematisch untersucht werden können. Keywords Early Warning Signals, EWS, Benchmark, Sensor Blindness, Observation Geometry, Detectability, Critical Transitions, Tipping Points, Complex Systems, Dynamical Systems, Bifurcation Analysis, Observability, Monitoring Design, Reproducibility, Open Science, Fold Bifurcation, Hopf Bifurcation, Non-normal Dynamics, Adaptive Systems, Benchmark Framework English Description BenchEWS (Benchmark for Early Warning Signal Detectability) is an open, reproducible benchmark and evaluation framework designed to investigate the observation-dependent visibility of early warning signals (EWS) in complex dynamical systems. The benchmark addresses a fundamental practical question: can identical underlying critical dynamics appear dramatically different depending solely on the observation channel? While most EWS studies focus on the analysis of individual time series, BenchEWS systematically evaluates how observation geometry, sensor placement, and measurement-channel selection influence the detectability of approaching critical transitions. The current release includes six classes of dynamical systems (Fold, Hopf, Non-normal, Colored Noise, Multiplicative Noise, and Multistable systems), multiple observation channels (Aligned, Orthogonal, Mixed, and Nonlinear), and established EWS indicators including variance, AR(1), DFA, spectral reddening, ROC-AUC, and lead time. BenchEWS does not claim new mathematics, a new theory, or a universal law. Its contribution is the establishment of a reproducible benchmark standard that enables systematic evaluation of the robustness and visibility of early warning signals under varying observation conditions. Keywords Early Warning Signals, EWS, Benchmark, Sensor Blindness, Observation Geometry, Detectability, Critical Transitions, Tipping Points, Complex Systems, Dynamical Systems, Bifurcation Analysis, Observability, Monitoring Design, Reproducibility, Open Science, Fold Bifurcation, Hopf Bifurcation, Non-normal Dynamics, Adaptive Systems, Benchmark Framework, Scientific Benchmarking, Early Warning Detection, System Monitoring, Complex Adaptive Systems
Kann ein Frühwarnsignal unsichtbar werden, obwohl sich ein #System tatsächlich einem Kipppunkt nähert?
Mit #BenchEWS stelle ich einen offenen, reproduzierbaren Benchmark vor, der untersucht, wie Beobachtungsgeometrie und Sensorwahl die Sichtbarkeit von #EWS beeinflussen.
doi.org/10.5281/zeno... 🖖
BenchEWS: A Reproducible Bench...
BenchEWS: A Reproducible Bench...
BenchEWS: A Reproducible Benchmark and Evaluation Framework for Projection-Dependent Detectability of Early Warning Signals
BenchEWS (Benchmark for Early Warning Signal Detectability) ist ein offenes, reproduzierbares Benchmark- und Evaluierungsframework zur Untersuchung der beobachtungsabhängigen Sichtbarkeit von Frühwarnsignalen (Early Warning Signals, EWS) in komplexen dynamischen Systemen. Der Benchmark adressiert eine grundlegende praktische Fragestellung: Können identische kritische Dynamiken je nach Wahl des Beobachtungskanals unterschiedlich sichtbar erscheinen? Während die klassische EWS-Literatur typischerweise einzelne Zeitreihen analysiert, untersucht BenchEWS systematisch den Einfluss von Beobachtungsgeometrie, Sensorplatzierung und Messkanalauswahl auf die Detektierbarkeit kritischer Übergänge. Die aktuelle Version umfasst sechs Klassen dynamischer Systeme (Fold, Hopf, Non-normal, Colored Noise, Multiplicative Noise und Multistable Systems), mehrere Beobachtungskanäle (Aligned, Orthogonal, Mixed und Nonlinear) sowie etablierte Frühwarnindikatoren wie Varianz, AR(1), DFA, Spectral Reddening, ROC-AUC und Lead Time. BenchEWS erhebt keinen Anspruch auf neue Mathematik, eine neue Theorie oder ein universelles Naturgesetz. Der Beitrag besteht in der Bereitstellung eines reproduzierbaren Benchmark-Standards, mit dem die Robustheit und Sichtbarkeit von Frühwarnsignalen unter unterschiedlichen Beobachtungsbedingungen systematisch untersucht werden können. Keywords Early Warning Signals, EWS, Benchmark, Sensor Blindness, Observation Geometry, Detectability, Critical Transitions, Tipping Points, Complex Systems, Dynamical Systems, Bifurcation Analysis, Observability, Monitoring Design, Reproducibility, Open Science, Fold Bifurcation, Hopf Bifurcation, Non-normal Dynamics, Adaptive Systems, Benchmark Framework English Description BenchEWS (Benchmark for Early Warning Signal Detectability) is an open, reproducible benchmark and evaluation framework designed to investigate the observation-dependent visibility of early warning signals (EWS) in complex dynamical systems. The benchmark addresses a fundamental practical question: can identical underlying critical dynamics appear dramatically different depending solely on the observation channel? While most EWS studies focus on the analysis of individual time series, BenchEWS systematically evaluates how observation geometry, sensor placement, and measurement-channel selection influence the detectability of approaching critical transitions. The current release includes six classes of dynamical systems (Fold, Hopf, Non-normal, Colored Noise, Multiplicative Noise, and Multistable systems), multiple observation channels (Aligned, Orthogonal, Mixed, and Nonlinear), and established EWS indicators including variance, AR(1), DFA, spectral reddening, ROC-AUC, and lead time. BenchEWS does not claim new mathematics, a new theory, or a universal law. Its contribution is the establishment of a reproducible benchmark standard that enables systematic evaluation of the robustness and visibility of early warning signals under varying observation conditions. Keywords Early Warning Signals, EWS, Benchmark, Sensor Blindness, Observation Geometry, Detectability, Critical Transitions, Tipping Points, Complex Systems, Dynamical Systems, Bifurcation Analysis, Observability, Monitoring Design, Reproducibility, Open Science, Fold Bifurcation, Hopf Bifurcation, Non-normal Dynamics, Adaptive Systems, Benchmark Framework, Scientific Benchmarking, Early Warning Detection, System Monitoring, Complex Adaptive Systems