The priority of prediction in ecological understanding
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of science is to understand the natural world; we argue that prediction is the only way to demonstrate scientific understanding, implying that prediction should be a fundamental aspect of all scientific disciplines. Reproducibility is an essential requirement of good science and arises from the ability to develop models that make accurate predictions on new data. Ecology, however, with a few exceptions, has abandoned prediction as a central focus and faces its own crisis of reproducibility. Models are where ecological understanding is stored and they are the source of all predictions – no prediction is possible without a model of the world. Models can be improved in three ways: model variables, functional relationships among dependent and independent variables, and in parameter estimates. Ecologists rarely test to assess whether new models have made advances by identifying new and important variables, elucidating functional relationships, or improving parameter estimates. Without these tests it is difficult to know if we understand more today than we did yesterday. A new commitment to prediction in ecology would lead to, among other things, more mature (i.e. quantitative) hypotheses, prioritization of modeling techniques that are more appropriate for prediction (e.g. using continuous independent variables rather than categorical) and, ultimately, advancement towards a more general understanding of the natural world. Synthesis Ecology, with a few exceptions, has abandoned prediction and therefore the ability to demonstrate understanding. Here we address how this has inhibited progress in ecology and explore how a renewed focus on prediction would benefit ecologists. The lack of emphasis on prediction has resulted in a discipline that tests qualitative, imprecise hypotheses with little concern for whether the results are generalizable beyond where and when the data were collected. A renewed commitment to prediction would allow ecologists to address critical questions about the generalizability of our results and the progress we are making towards understanding the natural world.
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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) | 0,020 | 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 découle