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Enregistrement W2107720251 · doi:10.1146/annurev-earth-040610-133349

Conservation Paleobiology: Leveraging Knowledge of the Past to Inform Conservation and Restoration

2015· article· en· W2107720251 sur OpenAlexfundno aff
Gregory P. Dietl, Susan M. Kidwell, Mark Brenner, David A. Burney, Karl W. Flessa, Stephen T. Jackson, Paul L. Koch

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Earth and Planetary Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPaleontological Research InstitutionMcGill UniversityNational Science Foundation
Mots-clésVulnerability (computing)Environmental resource managementPsychological resilienceBiotaEcosystem servicesConservation biologyBiodiversityEnvironmental planningResilience (materials science)AnthropoceneStressorEcologyEcosystemGeographyBiologyEnvironmental scienceComputer sciencePsychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humans now play a major role in altering Earth and its biota. Finding ways to ameliorate human impacts on biodiversity and to sustain and restore the ecosystem services on which we depend is a grand scientific and societal challenge. Conservation paleobiology is an emerging discipline that uses geohistorical data to meet these challenges by developing and testing models of how biota respond to environmental stressors. Here we (a) describe how the discipline has already provided insights about biotic responses to key environmental stressors, (b) outline research aimed at disentangling the effects of multiple stressors, (c) provide examples of deliverables for managers and policy makers, and (d) identify methodological advances in geohistorical analysis that will foster the next major breakthroughs in conservation outcomes. We highlight cases for which exclusive reliance on observations of living biota may lead researchers to erroneous conclusions about the nature and magnitude of biotic change, vulnerability, and resilience.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,010
Études des sciences et des technologies0,0030,020
Communication savante0,0090,025
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations281
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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