Framework to improve the application of theory in ecology and conservation
Notice bibliographique
Résumé
Ecological theory often fails applied ecologists in three ways: (1) Theory has little predictive value but is nevertheless applied in conservation with a risk of perverse outcomes, (2) individual theories have limited heuristic value for planning and framing research because they are narrowly focused, and (3) theory can lead to poor communication among scientists and hinder scientific progress through inconsistent use of terms and widespread redundancy. New approaches are therefore needed that improve the distillation, communication, and application of ecological theory. We advocate three approaches to resolve these problems: (1) improve prediction by reviewing theory across case studies to develop contingent theory where possible, (2) plan new research using a checklist of phenomena to avoid the narrow heuristic value of individual theories, and (3) improve communication among scientists by rationalizing theory associated with particular phenomena to purge redundancy and by developing definitions for key terms. We explored the extent to which these problems and solutions have been featured in two case studies of long‐term ecological research programs in forests and plantations of southeastern Australia. We found that our main contentions were supported regarding the prediction, planning, and communication limitations of ecological theory. We illustrate how inappropriate application of theory can be overcome or avoided by investment in boundary‐spanning actions. The case studies also demonstrate how some of our proposed solutions could work, particularly the use of theory in secondary case studies after developing primary case studies without theory. When properly coordinated and implemented through a widely agreed upon and broadly respected international collaboration, the framework that we present will help to speed the progress of ecological research and lead to better conservation decisions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».