Improved probability of detection of ecological “surprises”
Notice bibliographique
Résumé
Ecological "surprises" are defined as unexpected findings about the natural environment. They are critically important in ecology because they are catalysts for questioning and reformulating views of the natural world, help shape assessments of the veracity of a priori predictions about ecological trends and phenomena, and underpin questioning of effectiveness of resource management. Despite the importance of ecological surprises, major gaps in understanding remain about how studies might be done differently or done better to improve the ability to identify them. We outline the kinds of ecological surprises that have arisen from long-term research programs that we lead in markedly different ecosystems around the world. Based on these case studies, we identify important lessons to guide both existing studies and new investigations to detect ecological surprises more readily, better anticipate unusual ecological phenomena, and take proactive steps to plan for and alleviate "undesirable" ecological surprises. Some of these lessons include: (i) maintain existing, and instigate new, long-term studies; (ii) conduct a range of kinds of parallel and concurrent research in a given target area; (iii) better use past literature and conceptual models of the target ecosystem in posing good questions and developing hypotheses and alternative hypotheses; and (iv) increase the capacity for ecological research to take advantage of opportunities arising from major natural disturbances. We argue that the increased anticipatory capability resulting from these lessons is critical given that ecological surprises may become more prevalent because of climate change and multiple and interacting environmental stressors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».