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Enregistrement W2099540835 · doi:10.1111/j.1461-0248.2007.01133.x

The cost‐effectiveness of biodiversity surveys in tropical forests

2007· article· en· W2099540835 sur OpenAlexaff
Toby Gardner, Jos Barlow, Ivanei S. Araujo, Teresa C. S. Ávila‐Pires, Alexandre B. Bonaldo, Joana E. Costa, Maria Cristina Espósito, Leandro Valle Ferreira, Joseph E. Hawes, Malva Isabel Medina Hernández, Marinus Steven Hoogmoed, Rafael N. Leite, Nancy Lo‐Man‐Hung, Jay R. Malcolm, Marlúcia B. Martins, Luiz Augusto Macedo Mestre, Ronildon Miranda‐Santos, William L. Overal, Luke Parry, Sandra L. Peters, Marco Antônio Ribeiro‐Júnior, Maria Nazareth Ferreira da Silva, Catarina da Silva Motta, Carlos A. Peres

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésBiodiversityTaxonEcologyHabitatEnvironmental resource managementIdentification (biology)GeographyAmazon rainforestBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The identification of high-performance indicator taxa that combine practical feasibility and ecological value requires an understanding of the costs and benefits of surveying different taxa. We present a generic and novel framework for identifying such taxa, and illustrate our approach using a large-scale assessment of 14 different higher taxa across three forest types in the Brazilian Amazon, estimating both the standardized survey cost and the ecological and biodiversity indicator value for each taxon. Survey costs varied by three orders of magnitude, and dung beetles and birds were identified as especially suitable for evaluating and monitoring the ecological consequences of habitat change in our study region. However, an exclusive focus on such taxa occurs at the expense of understanding patterns of diversity in other groups. To improve the cost-effectiveness of biodiversity research we encourage a combination of clearer research goals and the use of an objective evidence-based approach to selecting study taxa.

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)0,002
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 seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations600
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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