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Enregistrement W2071334589 · doi:10.5194/we-9-54-2009

David and Goliath: comparative use of facilitation and competition studies in the plant ecology literature

2009· article· en· W2071334589 sur OpenAlexaff
Christopher J. Lortie, Ragan M. Callaway

Notice bibliographique

RevueWeb Ecology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyFacilitationCompetition (biology)CitationPlant ecologyCommunityBiologyEcosystemPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Competition and facilitation are extensively studied in plant ecology and are central to ecological theory. However, these processes do not occur in isolation from each other and should be studied concurrently and synthetically. Here, we compare the relative citation success of studies that focus on either side of the same interaction coin in terms of number of publications and citations per publication in six of the following major themes in plant ecology: biogeography, populations, communities, ecosystems, evolution and conservation. There were eight times more publications on plant competition than on facilitation but this is not surprising given its long history of comprehensive and relatively exclusive study in plant ecology. Although studies of facilitation comprised a smaller body of literature, the mean citation rate for each publication was equivalent to that of competition studies. Thus, facilitation studies are being used as much as competition. These patterns of use by the ecological community clearly indicate that both aspects of plant interactions address broad themes and that studies on plant interactions should now strive to either test both simultaneously or at the very minimum include interpretations and relevant literature from both sets of ideas. Importantly, these broad trends illustrate the old axiom that quality and not quantity of studies may be a consideration in the success of a sub-discipline.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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