Conceptual Models for Marine and Freshwater Systems in Alaska: Flexible Tools for Research Planning, Prioritization and Communication + Supplementary Appendices (See Article Tools)
Notice bibliographique
Résumé
Conceptual ecological models synthesize information about complex systems into simplified visual maps and can be used to prioritize system components for research or management attention. In this article, we introduce conceptual modeling methods that incorporate expert ratings about a suite of properties of system components, including assessment of the state of knowledge, the strength of ecological impact, and the state of management or research attention devoted to a given component. Quantitative ratings of the properties of system components are subsequently used to prioritize model components objectively for research or management attention. Two case studies, one on plankton-herring-baleen whale dynamics and one on Chinook salmon strategic research planning, are presented to illustrate techniques. For example, in the Chinook salmon case study, participants constructed a prioritization score that identified system components rated as high ecological impact, but low state of knowledge and low state of management or research attention. By addressing gaps in both knowledge and attention, participants implemented a strategy for research planning that complemented existing Chinook salmon research and management in the study region. The case studies demonstrated that conceptual ecological models could be completed successfully with an economy of time. Conceptual modeling has been implemented across a range of disciplines and provides a useful tool that natural resource management and research groups can use to organize collaborative efforts and communicate research or management progress to stakeholders or funders.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».