MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3147344610 · doi:10.1002/fee.2320

Trends in ecology and conservation over eight decades

2021· review· en· W3147344610 sur OpenAlexaff
Sean C. Anderson, Paul R. Elsen, Brent B. Hughes, Rebecca K. Tonietto, Molly C. Bletz, David Gill, Meredith A. Holgerson, Sara E. Kuebbing, Caitlin McDonough MacKenzie, Mariah H. Meek, Diogo Veríssimo

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyConservation biologyMultidisciplinary approachField (mathematics)BoomBustGeographyEnvironmental resource managementSociologySocial scienceBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fields of ecology and conservation have evolved rapidly over the past century. Synthesizing larger trends in these disciplines remains a challenge yet is critical to bridging subdisciplines, guiding research, and informing educational frameworks. Here, we provide what we believe is the largest full‐text culturomic analysis of ecology and conservation journals, covering 80 years, 52 journals, and half a billion words. Our analysis illuminates the boom‐and‐bust of ecological hypotheses and theories; the adoption of statistical, genetic, and social‐science approaches; and the domination of terms that have emerged in recent decades (eg climate change , invasive species , ecosystem services , meta‐analysis , and supplementary material, which largely replaced unpublished data ). We track the evolution of ecology from a largely descriptive field focused on natural history and observational studies to a more data‐driven, multidisciplinary field focused on applied environmental issues. Overall, our analysis highlights the increasing breadth of the field, illustrating that there is room for more diversity of ecologists and conservationists today than ever before.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations112
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Ecology and the EnvironmentMême sujetSpecies Distribution and Climate ChangeTravaux en français237 207