Marine ecosystems model development should be rooted in past experiences, not anchored in old habits
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Numerical models of marine ecosystems tend to increase in complexity, incorporating a growing number of functions and parameters. Here, we reflect on the issue of “anchoring” inherent to model development, i.e. the tendency for modellers to take processes, functional forms and parameters from previous studies as granted. We focused on the particular example of the parameterization of temperature-dependent ontogeny in Calanus spp. copepods. We could identify 68 studies that implemented and parameterized this functional relationship. Semantic analysis identified distinct clusters of research scopes and coauthor networks. We showed that biases in parameters origin have the potential to produce misleading results, while recent experimental studies were often not assimilated into contemporary modelling studies. Anchoring involves external constraints in numerical models' development such as conceptual gaps and data scarcity, as well as internal drivers such as academic ontogeny and cultural background of the modeller. Retrospective quantitative literature analyses help identify how biases have worked their way into the collective understanding and help to suggest ways forward for the research community. These involve implementation of revision management systems for parameters and functional forms as already exists for numerical codes, and, as always, a more efficient dialogue between modellers, experimentalists and field ecologists.
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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 | 0,025 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».