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Enregistrement W2151382875 · doi:10.1111/ele.12353

Temporal ecology in the Anthropocene

2014· article· en· W2151382875 sur OpenAlexafffund
E. M. Wolkovich, Benjamin I. Cook, Kendra K. McLauchlan, T. Jonathan Davies

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEcologyTemporal scalesAnthropoceneClimate changeMultidisciplinary approachLandscape ecologyEnvironmental resource managementGeographyComputer scienceHabitatEnvironmental scienceBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two fundamental axes - space and time - shape ecological systems. Over the last 30 years spatial ecology has developed as an integrative, multidisciplinary science that has improved our understanding of the ecological consequences of habitat fragmentation and loss. We argue that accelerating climate change - the effective manipulation of time by humans - has generated a current need to build an equivalent framework for temporal ecology. Climate change has at once pressed ecologists to understand and predict ecological dynamics in non-stationary environments, while also challenged fundamental assumptions of many concepts, models and approaches. However, similarities between space and time, especially related issues of scaling, provide an outline for improving ecological models and forecasting of temporal dynamics, while the unique attributes of time, particularly its emphasis on events and its singular direction, highlight where new approaches are needed. We emphasise how a renewed, interdisciplinary focus on time would coalesce related concepts, help develop new theories and methods and guide further data collection. The next challenge will be to unite predictive frameworks from spatial and temporal ecology to build robust forecasts of when and where environmental change will pose the largest threats to species and ecosystems, as well as identifying the best opportunities for conservation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations309
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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