BenchEWS v1.0: A Reproducible Benchmark Infrastructure for Early-Warning Signal Evaluation

BenchEWS v1.0 is a lightweight, reproducible benchmarking infrastructure for the evaluation of Early-Warning Signal (EWS) methods in complex systems. The framework addresses a long-standing reproducibility gap in the EWS literature by providing a standardized reference environment, fixed evaluation protocol, and anti-gaming validation architecture.   The benchmark consists of two controlled synthetic environments: (1) a stochastic saddle-node (fold) bifurcation representing a true approaching critical transition and (2) a stationary null system representing the absence of a transition. All methods are evaluated on identical preprocessed residual trajectories generated through causal one-sided detrending, preventing look-ahead bias and ensuring operational realism.   BenchEWS includes standardized baseline implementations (Variance and AR(1)), AUC-based performance evaluation, and a null-calibrated scoring mechanism designed to penalize trivial trend-following or time-index-based exploits. The framework is intentionally minimal, transparent, and fully auditable, allowing researchers to compare methods under identical conditions and reproduce benchmark results across independent studies.   BenchEWS is not a new Early-Warning Signal method. Instead, it provides a reproducible evaluation infrastructure intended to support fair comparison, validation, and future benchmark development within the Early-Warning Signal research community.   Keywords (English)   Early-Warning Signals, Benchmarking, Reproducibility, Critical Transitions, Saddle-Node Bifurcation, Fold Bifurcation, Critical Slowing Down, Complex Systems, Time Series Analysis, Autocorrelation, Variance Indicators, AUC-ROC, Benchmark Infrastructure, Scientific Software, Open Science, Validation Framework, Reproducible Research, Null Calibration, Benchmark Design, Complex Adaptive Systems   Beschreibung (Deutsch)   BenchEWS v1.0 ist eine leichtgewichtige, reproduzierbare Benchmark-Infrastruktur zur Bewertung von Early-Warning-Signal-(EWS)-Methoden in komplexen Systemen. Das Framework adressiert eine zentrale Reproduzierbarkeitslücke der EWS-Forschung, indem es eine standardisierte Referenzumgebung, ein fest definiertes Evaluationsprotokoll sowie eine Anti-Gaming-Validierungsarchitektur bereitstellt.   Der Benchmark basiert auf zwei kontrollierten synthetischen Umgebungen: (1) einer stochastischen Sattel-Knoten-(Fold)-Bifurkation als Modell eines realen kritischen Übergangs und (2) einem stationären Nullsystem ohne kritischen Übergang. Alle Methoden werden auf identisch vorverarbeiteten Residualzeitreihen bewertet, die durch kausale, einseitige Trendbereinigung erzeugt werden. Dadurch werden Look-Ahead-Bias und andere Formen von Informationsleckagen vermieden.   BenchEWS enthält standardisierte Referenzmethoden (Varianz und AR(1)), eine AUC-basierte Leistungsbewertung sowie einen nullkalibrierten Bewertungsmechanismus, der triviale Trendfolger und zeitindexbasierte Ausnutzung des Benchmarks gezielt bestraft. Das Framework wurde bewusst minimalistisch, transparent und vollständig nachvollziehbar gestaltet, um faire Vergleiche und reproduzierbare Ergebnisse über unabhängige Studien hinweg zu ermöglichen.   BenchEWS ist keine neue Early-Warning-Signal-Methode. Vielmehr stellt es eine reproduzierbare Evaluationsinfrastruktur bereit, die den methodischen Vergleich, die Validierung und die zukünftige Entwicklung standardisierter Benchmarks innerhalb der EWS-Forschung unterstützen soll.   Schlüsselwörter (Deutsch)   Frühwarnsignale, Early-Warning Signals, Benchmarking, Reproduzierbarkeit, Kritische Übergänge, Sattel-Knoten-Bifurkation, Fold-Bifurkation, Critical Slowing Down, Komplexe Systeme, Zeitreihenanalyse, Autokorrelation, Varianzindikatoren, AUC-ROC, Benchmark-Infrastruktur, Wissenschaftliche Software, Open Science, Validierungsframework, Reproduzierbare Forschung, Null-Kalibrierung, Komplexe Adaptive Systeme

Le patient américain atteint d'Ebola, soigné en Allemagne, est guéri et a quitté l'hôpital

Peter Stafford, un médecin missionnaire de l'ONG chrétienne américaine Serge, avait avait été exposé au virus en traitant des patients à l'hôpital Nyankunde, dans l'est de la RDC.

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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]