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Enregistrement W2280373319 · doi:10.7287/peerj.preprints.558v1

A systematic review of the statistical scope of restoration ecology of invaded grassland ecosystems

2014· review· en· W2280373319 sur OpenAlexaff
Amanda Liczner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSample size determinationImpact factorStatistical hypothesis testingCitationEcologyStatisticsSample (material)Computer scienceMathematicsBiologyLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Restoration ecology is a rapidly growing field of research. The statistical analyses and experimental designs used in this field have likely also expanded. In this review, the statistical scope of the restoration ecology of invaded grasslands will be investigated. A systematic review was conducted on 103 articles to examine the types of statistical tests used and how they changed over time, if assumptions are tested, and how the number of statistical tests and the experimental design influence both the citation rate of articles and the impact factor of journals where these articles are published. ANOVAs have consistently been the dominant test. Statistical test diversity has increased since the year 2000. Most articles did test the assumptions of statistical analyses. The number of tests, and sample size of experiments are both positively correlated with the average citation rate of articles and the impact factor of the journal while the number of factors was negatively correlated. GLMs are recommended as a statistical test to be used more frequently in the future over ANOVAs. There is room for improvement in terms of reporting statistics accurately, including testing assumptions. When possible, sample sizes should be increased to both increase the quality of data, and the citation rate and the journal impact where articles are published. When possible and appropriate, sample sizes and the number of statistical tests should be increased. Adding factors in experimental designs should only be done so without compromising sample size as it has been shown to hinder the citation rate and journal impact.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0140,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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