Historical ecology: Using unconventional data sources to test for effects of global environmental change
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Predicting the future ecological impact of global change drivers requires understanding how these same drivers have acted in the past to produce the plant populations and communities we see today. Historical ecological data sources have made contributions of central importance to global change biology, but remain outside the toolkit of most ecologists. Here we review the strengths and weaknesses of four unconventional sources of historical ecological data: land survey records, "legacy" vegetation data, historical maps and photographs, and herbarium specimens. We discuss recent contributions made using these data sources to understanding the impacts of habitat disturbance and climate change on plant populations and communities, and the duration of extinction-colonization time lags in response to landscape change. Historical data frequently support inferences made using conventional ecological studies (e.g., increases in warm-adapted species as temperature rises), but there are cases when the addition of different data sources leads to different conclusions (e.g., temporal vegetation change not as predicted by chronosequence studies). The explicit combination of historical and contemporary data sources is an especially powerful approach for unraveling long-term consequences of multiple drivers of global change. Despite the limitations of historical data, which include spotty and potentially biased spatial and temporal coverage, they often represent the only means of characterizing ecological phenomena in the past and have proven indispensable for characterizing the nature, magnitude, and generality of global change impacts on plant populations and communities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle