Investigating cumulative effects across ecological scales
Notice bibliographique
Résumé
Species, habitats, and ecosystems are increasingly exposed to multiple anthropogenic stressors, fueling a rapidly expanding research program to understand the cumulative impacts of these environmental modifications. Since the 1970s, a growing set of methods has been developed through two parallel, sometimes connected, streams of research within the applied and academic realms to assess cumulative effects. Past reviews of cumulative effects assessment (CEA) methods focused on approaches used by practitioners. Academic research has developed several distinct and novel approaches to conducting CEA. Understanding the suite of methods that exist will help practitioners and academics better address various ecological foci (physiological responses, population impacts, ecosystem impacts) and ecological complexities (synergistic effects, impacts across space and time). We reviewed 6 categories of methods (experimental, meta-analysis, single-species modeling, mapping, qualitative modeling, and multispecies modeling) and examined the ability of those methods to address different levels of complexity. We focused on research gaps and emerging priorities. We found that no single method assessed impacts across the 4 ecological foci and 6 ecological complexities considered. We propose that methods can be used in combination to improve understanding such that multimodel inference can provide a suite of comparable outputs, mapping methods can help prioritize localized models or experimental gaps, and future experiments can be paired from the outset with models they will inform.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».