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Enregistrement W1530501861 · doi:10.1111/j.1466-8238.2009.00482.x

Dynamic macroecology on ecological time‐scales

2009· article· en· W1530501861 sur OpenAlexafffund
Jonathan A. D. Fisher, Kenneth T. Frank, William C. Leggett

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMacroecologyEcologyTemporal scalesEcosystemEnvironmental changeRange (aeronautics)Climate changeBiodiversityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Aim The discipline of macroecology is increasingly being regarded as an effective vehicle for the evaluation of recent population‐ to ecosystem‐level responses to widespread human and environmental influences. However, due to the prevalent use of time‐averaged and cumulative data in macroecological analyses, the majority of the patterns that emerge from research in this field can be regarded as static. Here we review the application of dynamic macroecological analyses to changes in relationships between macroecological variables on seasonal to decadal scales. We illustrate the strength of this perspective for documenting changing patterns and testing hypotheses related to these dynamics on ecological time‐scales. Location Studies were compiled and reviewed from terrestrial and aquatic ecosystems. Methods We review examples of temporal changes in macroecological patterns driven by recent anthropogenic influences and environmental change. Results The dynamic nature of macroecological patterns on ecological time‐scales has been revealed in recent years across a wide range of ecosystems, largely through the development, maintenance and analysis of biotic and environmental monitoring time series. The resultant analyses complement examinations of dynamics over evolutionary time and have similarly revealed that static portrayals can conceal important temporal dynamics that underlie the patterns of interest. As a consequence, static depictions, resting as they do on comparative analyses in which the validity of space‐for‐time substitutions is assumed, may be of limited use for testing hypotheses related to the mechanisms underlying the patterns revealed and, by extension, the development of reliable predictions of future states. Main conclusions Recent dynamic macroecological analyses have demonstrated the utility of combined spatial and temporal replication, and have contributed to hypothesis testing related to the mechanistic processes underlying changes in macroecological patterns on ecological time‐scales. We suggest four specific avenues of future research to further the development and application of temporal approaches on similar time‐scales within the field of macroecology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,002
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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