Notice bibliographique
Résumé
To understand why population growth rate is sometimes positive and sometimes negative, ecologists have adopted two main approaches. The most common approach is through the density paradigm by plotting population growth rate against population density. The second approach is through the mechanistic paradigm by plotting population growth rate against the relevant ecological processes affecting the population. The density paradigm is applied a posteriori, works sometimes but not always and is remarkably useless in solving management problems or in providing an understanding of why populations change in size. The mechanistic paradigm investigates the factors that supposedly drive density changes and is identical to Caughley's declining population paradigm of conservation biology. The assumption that we can uncover invariant relationships between population growth rate and some other variables is an article of faith. Numerous commercial fishery applications have failed to find the invariant relationships between stock and recruitment that are predicted by the density paradigm. Environmental variation is the rule, and non-equilibrial dynamics should force us to look for the mechanisms of population change. If multiple factors determine changes in population density, there can be no predictability in either of these paradigms and we will become environmental historians rather than scientists with useful generalizations for the population problems of this century. Defining our questions clearly and adopting an experimental approach with crisp alternative hypotheses and adequate controls will be essential to building useful generalizations for solving the practical problems of population management in fisheries, wildlife and conservation.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».