Advances in global change research require open science by individual researchers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding how species and ecosystems respond to climate change requires spatially and temporally rich data for a diverse set of species and habitats, combined with models that test and predict responses. Yet current study is hampered by the long‐known problems of inadequate management of data and insufficient description of analytical procedures, especially in the field of ecology. Despite recent institutional incentives to share data and new data archiving infrastructure, many ecologists do not archive and publish their data and code. Given current rapid rates of global change, the consequences of this are extreme: because an ecological dataset collected at a certain place and time represents an irreproducible set of observations, ecologists doing local, independent research possess, in their file cabinets and spreadsheets, a wealth of information about the natural world and how it is changing. Although large‐scale initiatives will increasingly enable and reward open science, we believe that change demands action and personal commitment by individuals – from students and PIs . Herein, we outline the major benefits of sharing data and analytical procedures in the context of global change ecology, and provide guidelines for overcoming common obstacles and concerns. If individual scientists and laboratories can embrace a culture of archiving and sharing we can accelerate the pace of the scientific method and redefine how local science can most robustly scale up to globally relevant questions.
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 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».