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The forecast trap
Ecology Letters ( IF 7.6 ) Pub Date : 2022-05-30 , DOI: 10.1111/ele.14024 Carl Boettiger 1
Ecology Letters ( IF 7.6 ) Pub Date : 2022-05-30 , DOI: 10.1111/ele.14024 Carl Boettiger 1
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Encouraged by decision makers’ appetite for future information on topics ranging from elections to pandemics, and enabled by the explosion of data and computational methods, model-based forecasts have garnered increasing influence on a breadth of decisions in modern society. Using several classic examples from fisheries management, I demonstrate that selecting the model or models that produce the most accurate and precise forecast (measured by statistical scores) can sometimes lead to worse outcomes (measured by real-world objectives). This can create a forecast trap, in which the outcomes such as fish biomass or economic yield decline while the manager becomes increasingly convinced that these actions are consistent with the best models and data available. The forecast trap is not unique to this example, but a fundamental consequence of non-uniqueness of models. Existing practices promoting a broader set of models are the best way to avoid the trap.
中文翻译：
预测陷阱
受决策者对从选举到流行病等主题的未来信息的需求的鼓舞，以及数据和计算方法的爆炸式增长，基于模型的预测对现代社会的广泛决策产生了越来越大的影响。使用渔业管理中的几个经典示例，我证明选择产生最准确和精确预测（通过统计分数衡量）的一个或多个模型有时会导致更糟糕的结果（根据现实世界目标衡量）。这可能会造成一个预测陷阱，其中鱼类生物量或经济产量等结果会下降，而管理者越来越相信这些行动与可用的最佳模型和数据一致。预测陷阱不是这个例子独有的，而是模型非唯一性的根本后果。促进更广泛模型集的现有做法是避免陷阱的最佳方法。
更新日期：2022-05-30
中文翻译：
预测陷阱
受决策者对从选举到流行病等主题的未来信息的需求的鼓舞，以及数据和计算方法的爆炸式增长，基于模型的预测对现代社会的广泛决策产生了越来越大的影响。使用渔业管理中的几个经典示例，我证明选择产生最准确和精确预测（通过统计分数衡量）的一个或多个模型有时会导致更糟糕的结果（根据现实世界目标衡量）。这可能会造成一个预测陷阱，其中鱼类生物量或经济产量等结果会下降，而管理者越来越相信这些行动与可用的最佳模型和数据一致。预测陷阱不是这个例子独有的，而是模型非唯一性的根本后果。促进更广泛模型集的现有做法是避免陷阱的最佳方法。
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