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Enregistrement W2809046430 · doi:10.1093/conphys/coy029

The conservation physiology toolbox: status and opportunities

2018· article· en· W2809046430 sur OpenAlexafffund
Christine L. Madliger, Oliver P. Love, Kevin R. Hultine, Steven J. Cooke

Notice bibliographique

RevueConservation Physiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of WindsorCarleton University
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologyToolboxEnvironmental planningComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For over a century, physiological tools and techniques have been allowing researchers to characterize how organisms respond to changes in their natural environment and how they interact with human activities or infrastructure. Over time, many of these techniques have become part of the conservation physiology toolbox, which is used to monitor, predict, conserve, and restore plant and animal populations under threat. Here, we provide a summary of the tools that currently comprise the conservation physiology toolbox. By assessing patterns in articles that have been published in 'Conservation Physiology' over the past 5 years that focus on introducing, refining and validating tools, we provide an overview of where researchers are placing emphasis in terms of taxa and physiological sub-disciplines. Although there is certainly diversity across the toolbox, metrics of stress physiology (particularly glucocorticoids) and studies focusing on mammals have garnered the greatest attention, with both comprising the majority of publications (>45%). We also summarize the types of validations that are actively being completed, including those related to logistics (sample collection, storage and processing), interpretation of variation in physiological traits and relevance for conservation science. Finally, we provide recommendations for future tool refinement, with suggestions for: (i) improving our understanding of the applicability of glucocorticoid physiology; (ii) linking multiple physiological and non-physiological tools; (iii) establishing a framework for plant conservation physiology; (iv) assessing links between environmental disturbance, physiology and fitness; (v) appreciating opportunities for validations in under-represented taxa; and (vi) emphasizing tool validation as a core component of research programmes. Overall, we are confident that conservation physiology will continue to increase its applicability to more taxa, develop more non-invasive techniques, delineate where limitations exist, and identify the contexts necessary for interpretation in captivity and the wild.

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)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0170,027
Science ouverte0,0070,012
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,015

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSans objet
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

Citations140
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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