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Enregistrement W3043446712 · doi:10.1111/eva.13065

Socio‐eco‐evolutionary dynamics in cities

2020· article· en· W3043446712 sur OpenAlexaff
Simone Des Roches, Kristien I. Brans, Max R. Lambert, L. Ruth Rivkin, Amy M. Savage, Christopher J. Schell, Cristián Correa, Luc De Meester, Sarah E. Diamond, Nancy B. Grimm, Nyeema C. Harris, Lynn Govaert, Andrew P. Hendry, Marc T. J. Johnson, Jason Munshi‐South, Eric P. Palkovacs, Marta Szulkin, Mark C. Urban, Brian C. Verrelli, Marina Alberti

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Applications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésEvolutionary ecologyEcologyEvolutionary dynamicsBiologyUrban ecologySocial dynamicsSocial evolutionSociologyUrbanizationEvolutionary biologyPopulationSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cities are uniquely complex systems regulated by interactions and feedbacks between nature and human society. Characteristics of human society-including culture, economics, technology and politics-underlie social patterns and activity, creating a heterogeneous environment that can influence and be influenced by both ecological and evolutionary processes. Increasing research on urban ecology and evolutionary biology has coincided with growing interest in eco-evolutionary dynamics, which encompasses the interactions and reciprocal feedbacks between evolution and ecology. Research on both urban evolutionary biology and eco-evolutionary dynamics frequently focuses on contemporary evolution of species that have potentially substantial ecological-and even social-significance. Still, little work fully integrates urban evolutionary biology and eco-evolutionary dynamics, and rarely do researchers in either of these fields fully consider the role of human social patterns and processes. Because cities are fundamentally regulated by human activities, are inherently interconnected and are frequently undergoing social and economic transformation, they represent an opportunity for ecologists and evolutionary biologists to study urban "socio-eco-evolutionary dynamics." Through this new framework, we encourage researchers of urban ecology and evolution to fully integrate human social drivers and feedbacks to increase understanding and conservation of ecosystems, their functions and their contributions to people within and outside cities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations179
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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