Surrogates Underpin Ecological Understanding and Practice
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
A surrogate is a proxy measure for an attribute of true interest that is too difficult or costly to measure directly. Surrogacy is widely used in the environmental sciences, as well as in other disciplines such as clinical medicine and pharmacology (Lindenmayer et al. 2015a; Barton et al. 2015). In medicine, for example, easily-quantified properties of blood (such as cholesterol level) are regularly used to infer a patient’s health, risk of disease, or response to a medical treatment (Barton et al. 2015). Similarly, ecologists often monitor attributes such as carbon stocks, species richness or vegetation structure to infer the overall state of biodiversity, risk of undesired change, or response to a management intervention (Lindenmayer et al. 2015a). \n \nSurrogates are often used in applied ecology to inform decisions about biodiversity management, atmospheric pollution and conservation reserve selection (e.g. Rodrigues and Brooks 2007). However, proxy measures are also used widely in fundamental ecology. Ecosystem properties like productivity, fire severity and water quality are almost exclusively inferred from related but indirect measures (e.g. Keeley 2009). This implicit use of surrogacy is often not acknowledged outside of the applied disciplines. The conceptual and analytical frameworks developed to improve surrogacy in applied contexts therefore have much to offer research in fundamental ecology. Similarly, the causal frameworks and search for mechanism in fundamental ecology has much to offer applied surrogacy. In our view, integrating and communicating the lessons from each will lead to better outcomes for both. \n \nHere we consider how fundamental tenets from surrogate research, particularly those that deal with intrinsic uncertainty and risk, are underappreciated in broader ecological research. Our assertion is that explicit recognition of the use of surrogates will benefit all ecological research through improved evaluation of the accuracy, consistency and certainty of the inferences drawn from measures, regardless of the context.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle