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Enregistrement W2035882988 · doi:10.1111/1365-2745.12264

Advancing plant ecology through meta‐analyses

2014· article· en· W2035882988 sur OpenAlexaff
Lorena Gómez‐Aparicio, Christopher J. Lortie

Notice bibliographique

RevueJournal of Ecology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésEcologyApplied ecologyEnvironmental resource managementBiologyPlant ecologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The inherent complexity of nature produces a diverse and varied set of outcomes for any given ecological process. However, the advance of ecology requires making generalizations that synthesize current knowledge and guide new basic research and practical applications. Among the synthesis tools available for this specific purpose, meta‐analysis is one of the most accurate and powerful methods. This Special Feature examines the use that meta‐analysis has received in plant ecology over the last two decades and provides examples of synthesis applied to contemporary topics in different areas of plant ecology from populations to ecosystems. The number of meta‐analyses in plant ecology has been increasing rapidly in the last two decades. However, this increase has not been accompanied by a parallel increase in quality. The opening review paper in this Special Feature provides a checklist of quality criteria specific to ecological meta‐analysis that will largely contribute to improvement of the methodological and reporting standards of meta‐analyses. The following five papers in the Special Feature demonstrate the advantages of application of meta‐analysis compared with other techniques of research synthesis. Meta‐analysis is applied here to demonstrate the consistency of ecological hypotheses across large spatial scales (e.g. Janzen‐Connell hypothesis), understand sources of variation in the magnitude of ecological processes (e.g. herbivory effects on leaf life span, effects of intraspecific genetic diversity on communities and ecosystems), measure synergistic impacts of environmental change drivers (e.g. CO2, drought, land use) or assess research gaps within a certain sub‐discipline of plant ecology (e.g. landscape fragmentation). Synthesis. Meta‐analysis can contribute to the advance of ecological theory by synthesizing the available evidence on specific topics and informing the scope of generalizations. However, plant ecologists can only take full advantage of this capacity if we improve our knowledge on how and when to conduct a proper meta‐analysis, and by avoiding the frequent misuses that have characterized the use of this statistical tool in the ecological literature thus far.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,279 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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