Historical foundations and future directions in macrosystems ecology
Notice bibliographique
Résumé
Macrosystems ecology is an effort to understand ecological processes and interactions at the broadest spatial scales and has potential to help solve globally important social and ecological challenges. It is important to understand the intellectual legacies underpinning macrosystems ecology: How the subdiscipline fits within, builds upon, differs from and extends previous theories. We trace the rise of macrosystems ecology with respect to preceding theories and present a new hypothesis that integrates the multiple components of macrosystems theory. The spatio-temporal anthropogenic rescaling (STAR) hypothesis suggests that human activities are altering the scales of ecological processes, resulting in interactions at novel space-time scale combinations that are diverse and predictable. We articulate four predictions about how human actions are "expanding", "shrinking", "speeding up" and "slowing down" ecological processes and interactions, and thereby generating new scaling relationships for ecological patterns and processes. We provide examples of these rescaling processes and describe ecological consequences across terrestrial, freshwater and marine ecosystems. Rescaling depends in part on characteristics including connectivity, stability and heterogeneity. Our STAR hypothesis challenges traditional assumptions about how the spatial and temporal scales of processes and interactions operate in different types of ecosystems and provides a lens through which to understand macrosystem-scale environmental change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,024 |
| Communication savante | 0,005 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».