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Enregistrement W2984442993 · doi:10.1111/geb.13020

Unifying macroecology and macroevolution to answer fundamental questions about biodiversity

2019· article· en· W2984442993 sur OpenAlexafffund
Brian J. McGill, Jonathan M. Chase, Joaquín Hortal, Isaac Overcast, Andrew J. Rominger, James Rosindell, Paulo A. V. Borges, Brent C. Emerson, Rampal S. Etienne, Michael J. Hickerson, D. Luke Mahler, François Massol, Angela McGaughran, Pedro Santos Neves, Christine Parent, Jairo Patiño, Megan Ruffley, Catherine E. Wagner, Rosemary G. Gillespie

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsches Zentrum für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-LeipzigDeutsche ForschungsgemeinschaftSight Research UKMaine Agricultural and Forest Experiment StationDivision of Biological InfrastructureNatural Environment Research CouncilMcGill UniversityU.S. Department of AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésMacroevolutionMacroecologyBiodiversityEcologyBiologyPhylogenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The study of biodiversity started as a single unified field that spanned both ecology and evolution and both macro and micro phenomena. But over the 20th century, major trends drove ecology and evolution apart and pushed an emphasis towards the micro perspective in both disciplines. Macroecology and macroevolution re‐emerged as self‐consciously distinct fields in the 1970s and 1980s, but they remain largely separated from each other. Here, we argue that despite the challenges, it is worth working to combine macroecology and macroevolution. We present 25 fundamental questions about biodiversity that are answerable only with a mixture of the views and tools of both macroecology and macroevolution.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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