Assessing long‐term effects of artificial light at night on insects: what is missing and how to get there
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Widespread and significant declines of insect population abundances and biomass are currently one of the most pressing issues in entomology, ecology and conservation biology. It has been suggested that artificial light at night is one major driver behind this trend. Recent advances in the gathering and analysis of long‐term data sets of insect population and biomass trends, however, have mostly focused on the effects of climate change and agricultural intensification. We posit here that adequate assessment of artificial night at light that would be required to evaluate its role as a driver of insect declines is far from trivial. Currently its implementation into entomological monitoring programmes and long‐running ecological experiments is hampered by several challenges that arise due to (i) its relatively late appearance as a biodiversity threat on the research agenda and (ii) the interdisciplinary nature of the research field where biologists, physicists and engineers still need to develop a set of standardised assessment methods that are both biologically meaningful and easy to implement. As more studies that address these challenges are urgently needed, this article aims to provide a short overview of the few existing studies that have attempted to investigate longer‐term effects of artificial light at night on insect populations. To improve the quality and relevance of studies addressing artificial light at night and its effect on insects, we present a set of best practise recommendations where this field needs to be heading in the coming years and how to achieve it.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».