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Enregistrement W2116764129 · doi:10.1111/gcb.12989

There are no whole truths in meta‐analyses: all their truths are half‐truths

2015· letter· en· W2116764129 sur OpenAlexafffundabout
Devin A. Lyons, Christos Arvanitidis, Andrew J. Blight, Eva Chatzinikolaou, Tamar Guy‐Haim, Jonne Kotta, Ana M. Queirós, Gil Rilov, Paul J. Somerfield, Tasman P. Crowe

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSeventh Framework ProgrammeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésAbundance (ecology)EcologyAlgal bloomEcosystemEnvironmental scienceBiologyPhytoplankton

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a recent letter, Thomsen & Wernberg (2015) rean-alyzed data compiled for our recent paper (Lyonset al., 2014). In that paper, we examined the effectsof macroalgal blooms and macroalgal mats on sevenimportant measures of community structure and eco-system functioning and explored several ecologicaland methodological factors that might explain someof the variation in the observed effects. Thomsen &Wernberg (2015) re-analyzed two small subsets of the data, focusing on experimental studies examining effects of blooms/mats on invertebrate abundance.Their analyses revealed two interesting patterns.First, they showed that macroalgal blooms reducedthe abundance of communities that Thomsen andWernberg categorized as ‘mainly infauna’, whileincreasing the abundance of communities categorized as ‘mainly epifauna’. Second, they showed that theimpacts of macroalgal blooms on ‘mainly infauna’communities increased with algal density in experiments that included multiple levels of algal density.These findings, as well as the conclusions that Thomsen & Wernberg (2015) draw from them, are largely consistent with our own expectations and interpretations. However, we also feel that some caution is required when interpreting the results of their analyses.

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)0,171
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,496
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1710,496
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0040,017
Communication savante0,0140,032
Science ouverte0,0090,010
Intégrité de la recherche0,0120,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

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 Opus0,286
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,073 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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