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Enregistrement W2108400407 · doi:10.1890/13-1315.1

Discontinuities, cross‐scale patterns, and the organization of ecosystems

2013· article· en· W2108400407 sur OpenAlexaff
Kirsty L. Nash, Craig R. Allen, David G. Angeler, Chris Barichievy, Tarsha Eason, Ahjond S. Garmestani, Nicholas A. J. Graham, Dean Granholm, Melinda G. Knutson, R. John Nelson, Magnus Nyström, Craig A. Stow, Shana M. Sundstrom

Notice bibliographique

RevueEcology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcosystem dynamics and resilience
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyU.S. Fish and Wildlife ServiceU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésDisturbance (geology)EcologyDiscontinuity (linguistics)Scale (ratio)Classification of discontinuitiesEcosystemPsychological resilienceTemporal scalesEnvironmental resource managementGeographyBiologyEnvironmental sciencePsychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecological structures and processes occur at specific spatiotemporal scales, and interactions that occur across multiple scales mediate scale-specific (e.g., individual, community, local, or regional) responses to disturbance. Despite the importance of scale, explicitly incorporating a multi-scale perspective into research and management actions remains a challenge. The discontinuity hypothesis provides a fertile avenue for addressing this problem by linking measureable proxies to inherent scales of structure within ecosystems. Here we outline the conceptual framework underlying discontinuities and review the evidence supporting the discontinuity hypothesis in ecological systems. Next we explore the utility of this approach for understanding cross-scale patterns and the organization of ecosystems by describing recent advances for examining nonlinear responses to disturbance and phenomena such as extinctions, invasions, and resilience. To stimulate new research, we present methods for performing discontinuity analysis, detail outstanding knowledge gaps, and discuss potential approaches for addressing these gaps.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,171 · 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
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

Citations128
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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