Notice bibliographique
Résumé
Abstract The critical agenda for mammalian ecologists over this century is to obtain a synthetic and predictive understanding of the factors that limit the distribution and abundance of mammals on Earth. During the last 100 years, a start has been made on this agenda, but only a start. Most mammal species have been described, but there still are tropical areas of undisclosed species richness. We have been measuring changes in distribution and abundance of many common mammals during the last century, and this monitoring agenda has become more critical as climate change has accelerated and habitat destruction has increased with human population growth. There are a small number of factors that can limit the distribution and abundance of mammals: weather, predation, food supplies, disease, and social behavior. Weather limits distribution and abundance mostly in an indirect manner by affecting food supplies, disease, and predation in the short term and habitat composition and structure in the longer term. A good starting point for all studies of mammals is to define them within a well-structured trophic web, and then quantify the major linkages within that web. We still are far from having data on enough model systems to develop a complete theory and understanding of how food webs are structured and constrained as climate shifts and humans disturb habitats. We have many of the bits and pieces for some of our major ecosystems but a poor understanding of the links and the resilience of our mammalian communities to changes in trophic webs driven by climate change and human disturbances.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
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 ».