Evaluation of the Current State of Mechanistic Aquatic Biogeochemical Modeling: Citation Analysis and Future Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
We examined the factors that determine the citations of 153 mechanistic aquatic biogeochemical modeling papers published from 1990 to 2002. Our analysis provides overwhelming evidence that ocean modeling is a dynamic area of the current modeling practice. Models developed to gain insight into the ocean carbon cycle/marine biogeochemistry are most highly cited, the produced knowledge is exported to other cognitive disciplines, and oceanic modelers are less reluctant to embrace technical advances (e.g., assimilation schemes) and more critically increase model complexity. Contrary to our predictions, model application for environmental management issues on a local scale seems to have languished; the pertinent papers comprise a smaller portion of the published modeling literature and receive lower citations. Given the critical planning information that these models aim to provide, we hypothesize that the latter finding probably stems from conceptual weaknesses, methodological omissions, and an evident lack of haste from modelers to adopt new ideas in their repertoire when addressing environmental management issues. We also highlight the lack of significant association between citation frequency and model complexity, model performance, implementation of conventional methodological steps during model development (e.g., validation, sensitivity analysis), number of authors, and country of affiliation. While these results cast doubt on the rationale of the current modeling practice, the fact that the Fasham et al. (1990) paper has received over 400 citations probably dictates what should be done from the modeling community to meet the practical need for attractive and powerful modeling tools.
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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 | 0,035 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,066 | 0,117 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».