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Enregistrement W3115057276 · doi:10.1002/wat2.1506

Revisiting global trends in freshwater insect biodiversity

2020· article· en· W3115057276 sur OpenAlexfundno aff
Sonja C. Jähnig, Viktor Baranov, Florian Altermatt, Peter S. Cranston, Juergen Geist, Fengzhi He, Jani Heino, Daniel Hering, Franz Hölker, Jonas Jourdan, Gregor Kalinkat, Jens Kiesel, Florian Leese, Alain Maasri, Michael T. Monaghan, Ralf B. Schäfer, Klement Tockner, Jonathan D. Tonkin, Sami Domisch

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Water · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLeibniz-GemeinschaftBundesamt für NaturschutzBioFuelNet CanadaNational Science Foundation
Mots-clésBiodiversityFreshwater ecosystemAbundance (ecology)Biomass (ecology)EcologyEcosystemMeta-analysisSelection (genetic algorithm)GeographyEnvironmental scienceBiologyEnvironmental resource management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A recent global meta‐analysis reported a decrease in terrestrial but increase in freshwater insect abundance and biomass (van Klink et al., Science 368, p. 417). The authors suggested that water quality has been improving, thereby challenging recent reports documenting drastic global declines in freshwater biodiversity. We raise two major concerns with the meta‐analysis and suggest that these account for the discrepancy with the declines reported elsewhere. First, total abundance and biomass alone are poor indicators of the status of freshwater insect assemblages, and the observed differences may well have been driven by the replacement of sensitive species with tolerant ones. Second, many of the datasets poorly represent global trends and reflect responses to local conditions or nonrandom site selection. We conclude that the results of the meta‐analysis should not be considered indicative of an overall improvement in the condition of freshwater ecosystems. This article is categorized under: Water and Life > Conservation, Management, and Awareness

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations72
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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