However, the interactions between v

However, the interactions between variables do not have to be specified in the subjective
manner presented in Table I. Cases may arise when relationships between environmental
variables can be collected more objectively. For example, If ‘harvest’ is related to a new
variable, ‘revenue from harvest’, then the relationship between the two could be defined
using local market prices or revenues generated from harvests in previous years. Of course,
market prices fluctuate and previous years are no guide to the future. However, a probability
distribution (perhaps based on the standard deviation of the data set) could be derived from
the real revenue data to represent an objective belief in how these variables interact. Consequently, any uncertainty in the relationships between the environmental system variables in
the model can be accounted for. Furthermore, if the user feels that this gives, say, an overly
optimistic assessment of certainty in the relationship between variables in the model then
the distribution can be widened until he or she is satisfied it represents their perception of
the uncertainty.
Once constructed, the model can be used to investigate how the system might respond
to potential management options (the introduction of new conservation tillage practices,
for example). This is done by introducing a variable to represent the option of interest and
changing its state to see how this affects the states of the other variables in the network

Kết quả (Việt) 1:

Tuy nhiên, sự tương tác giữa các biến không cần phải được xác định trong sự chủ quan cách trình bày trong bảng I. trường hợp có thể phát sinh khi mối quan hệ giữa môi trường biến có thể được thu thập một cách khách quan hơn. Ví dụ, nếu 'thu hoạch' có liên quan đến một mới biến, 'thu nhập từ thu hoạch', sau đó các mối quan hệ giữa hai có thể được định nghĩa bằng cách sử dụng giá cả thị trường địa phương hay doanh thu tạo ra từ mùa thu hoạch trong năm trước đó. Tất nhiên giá cả thị trường biến động và năm trước đang không có hướng dẫn trong tương lai. Tuy nhiên, một xác suất phân phối (có lẽ dựa trên độ lệch chuẩn của bộ dữ liệu) có thể được bắt nguồn từ các dữ liệu thực tế thu nhập để đại diện cho một niềm tin khách quan trong cách tương tác của các biến. Do đó, bất kỳ sự không chắc chắn trong các mối quan hệ giữa các biến môi trường hệ thống trong Các mô hình có thể được chiếm. Hơn nữa, nếu người dùng cảm thấy rằng điều này sẽ cho, nói, một quá Các đánh giá lạc quan của sự chắc chắn trong mối quan hệ giữa các biến trong mô hình sau đó bản phân phối có thể được mở rộng cho đến khi anh ta hoặc cô ấy là hài lòng nó đại diện cho nhận thức của họ trong không chắc chắn. Sau khi xây dựng, các mô hình có thể được sử dụng để điều tra làm thế nào hệ thống có thể đáp ứng để lựa chọn quản lý tiềm năng (giới thiệu mới bảo tồn tillage thực tiễn, Ví dụ). Điều này được thực hiện bằng cách giới thiệu một biến đại diện cho các tùy chọn quan tâm và thay đổi trạng thái của nó để xem làm thế nào điều này ảnh hưởng đến các tiểu bang của các biến khác trong mạng

Kết quả (Việt) 2:

Tuy nhiên, sự tương tác giữa các biến không cần phải được quy định trong chủ quan
theo cách trình bày trong Bảng I. Các trường hợp có thể xảy ra khi mối quan hệ giữa môi trường
biến có thể được thu thập một cách khách quan hơn. Ví dụ, Nếu 'thu hoạch' có liên quan đến một mới
biến "doanh thu từ thu hoạch, thì mối quan hệ giữa cả hai có thể được xác định
bằng giá thị trường tại địa phương hoặc doanh thu được tạo ra từ vụ thu hoạch trong những năm trước đó. Tất nhiên,
giá cả thị trường biến động và các năm trước là không có hướng đến tương lai. Tuy nhiên, một xác suất
phân phối (có lẽ dựa trên độ lệch tiêu chuẩn của bộ dữ liệu) có thể được bắt nguồn từ
các dữ liệu doanh thu thực tế để đại diện cho một niềm tin khách quan trong cách các biến tương tác. Do đó, bất cứ sự không chắc chắn trong các mối quan hệ giữa các biến hệ thống môi trường trong
các mô hình có thể được chiếm. Hơn nữa, nếu người dùng cảm thấy rằng điều này mang lại cho, nói rằng, một quá
đánh giá lạc quan về sự chắc chắn trong các mối quan hệ giữa các biến trong mô hình sau đó
phân phối có thể được mở rộng cho đến khi anh ta hoặc cô hài lòng nó đại diện nhận thức của họ về
sự không chắc chắn.
Khi xây dựng, các mô hình có thể được sử dụng để điều tra làm thế nào hệ thống có thể phản ứng
với các tùy chọn quản lý tiềm năng (giới thiệu các thực hành canh tác bảo tồn mới,
ví dụ). Điều này được thực hiện bằng cách giới thiệu một biến đại diện cho các tùy chọn quan tâm và
thay đổi trạng thái của nó để xem cách này ảnh hưởng đến trạng thái của các biến khác trong mạng