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Enregistrement W2158967581 · doi:10.1093/biosci/biu049

Clarity in Ecology: Terminological Prescription Is the Wrong Route

2014· article· en· W2158967581 sur OpenAlexaff
Karen E. Hodges

Notice bibliographique

RevueBioScience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLanguage, Communication, and Linguistic Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYEcologyMedical prescriptionGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improving the clarity of writing in ecology is a worthy goal, both among scientists and in communicating with policymakers and the public. Herrando-Pérez and colleagues (2014) propose a convention on ­ecological nomenclature (CEN) that would attempt to regulate ecological ­terminology. Any such attempt at terminological prescription will fail, because of fundamental properties of language and meaning. Attempts at language prescription are common and have a uniform ­history of failure (Hodges 2008). These failures are inevitable, as philosophers of science and language have shown. Many scientific terms simply cannot be defined with the prescriptive boundaries Herrando-Pérez and colleagues propose. Even a term such as forest illustrates the point: Although we all “know” what a forest is, we immediately run into trouble bounding its meaning: How much land is required? What tree density demarcates woodland from forest? Does a large thicket of baby trees count? Any fixed definition necessarily excludes cases, forcing one of two solutions: Either the definition must expand to accommodate excluded cases, thus obviating the prescribed definition, or new terms are required for excluded cases, leading to terminological proliferation. Since ecologists regularly apply old concepts to new systems, this problem is perennial. The CEN proposal fails to address this key philosophical issue. The examples that Herrando-Pérez and colleagues offer for CEN are ­dangerously misleading. All three focus on naming, but CEN does not; CEN addresses conceptual terms (e.g., density dependence, ecosystem). The task of naming planetary features, chemical compounds, and nucleotides focuses on discrete objects: It is possible to agree on object names. But even naming species, ecologists’ closest analogue to objects, has substantive philosophical issues in drawing boundaries between entities in time and space. Definitional problems are far worse for concepts. Herrando-Pérez and colleagues also neglect the leading cause of miscommunication: poor writing. Clarity improves when people learn to write well; good writing is much more than using technical vocabulary consistently. Writing clarity is critical when ecologists interact with nonecologists: Journalists and advertisers understand that conveying ideas requires understanding the audience and using words and images that resonate with that group. Leading ecological groups, including the Ecological Society of America, the Society for Conservation Biology, and the Aldo Leopold Leadership Program, have focused on helping ecologists to use language in ways pertinent to nonecological audiences. In stark contrast, the CEN proposal suggests ecologists should build a repository of prescriptively defined terms to use for all audiences, but since audiences outside of ecology will not know these terms, the CEN proposal increases rather than reduces barriers to communication. The CEN proposal is based on faulty philosophical premises, draws analogies to nonanalogous entities, and fails to identify poor writing as the leading cause for miscommunication. Effort put into CEN will be wasted. Such effort will also damage the ecological community. The panel they propose, by its very nature controversial because it decides which definitional arguments are “sound” in terminological reviews and chooses definitions that favor one side over another in conceptually disputed areas, will lead to division and disagreement without improved clarity.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0070,080
Communication savante0,0120,030
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0110,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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