Strengthening confidence in climate change impact science
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To assess confidence in conclusions about climate‐driven biological change through time, and identify approaches for strengthening confidence scientific conclusions about ecological impacts of climate change. Location Global. Methods We outlined a framework for strengthening confidence in inferences drawn from biological climate impact studies through the systematic integration of prior expectations, long‐term data and quantitative statistical procedures. We then developed a numerical confidence index (Cindex) and used it to evaluate current practices in 208 studies of marine climate impacts comprising 1735 biological time series. Results Confidence scores for inferred climate impacts varied widely from 1 to 16 (very low to high confidence). Approximately 35% of analyses were not associated with clearly stated prior expectations and 65% of analyses did not test putative non‐climate drivers of biological change. Among the highest‐scoring studies, 91% tested prior expectations, 86% formulated expectations for alternative drivers but only 63% statistically tested them. Higher confidence scores observed in studies that did not detect a change or tracked multiple species suggest publication bias favouring impact studies that are consistent with climate change. The number of time series showing climate impacts was a poor predictor of average confidence scores for a given group, reinforcing that vote‐counting methodology is not appropriate for determining overall confidence in inferences. Main conclusions Climate impacts research is expected to attribute biological change to climate change with measurable confidence. Studies with long‐term, high‐resolution data, appropriate statistics and tests of alternative drivers earn higher Cindex scores, suggesting these should be given greater weight in impact assessments. Together with our proposed framework, the results of our Cindex analysis indicate how the science of detecting and attributing biological impacts to climate change can be strengthened through the use of evidence‐based prior expectations and thorough statistical analyses, even when data are limited, maximizing the impact of the diverse and growing climate change ecology literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,482 | 0,783 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».