Wildcards in climate change biology
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forecasting how climate change will impact biological systems represents a grand challenge for biologists. However, climate change biology lacks an effective framework for anticipating and resolving uncertainty. Here, we introduce the concept of climate change wildcards: biological or bioclimatic processes with a high degree of uncertainty and a large impact on our ability to address the biotic consequences of climate change. Wildcards may occur at multiple points in the progression of research—from understanding, to predicting, to forecasting biological responses. Our understanding of biological responses is limited by the components and processes we exclude to make research tractable. Our ability to predict biological responses often requires integration between biological levels of organization, across multiple stressors, and from specific cases to general systems. However, these types of integration can be dramatically affected by, respectively, differences between biological levels in their critical points, nonadditivity of the effects of different stressors, and historical and geographic contingency. Finally, our ability to forecast biological responses to climate change requires incorporating climatic projections in bioclimatic models. Such forecasts are vulnerable to the compounding of biological and climatic uncertainty, especially when biological responses occur in novel areas of bioclimatic parameter space. Both biological responses and climate change are dynamic processes; the potential of biological systems to be buffered against or rescued from the effects of climate change depends on the relative timing of biological and climatic effects—one of the least predictable aspects of both systems. In sum, our framework identifies stress points in the research process where we should anticipate and forestall wildcards. Focusing on universal currencies, like energy and elements, and universal structures, like functional traits and ecological networks, will improve our ability to generalize results. Most importantly, by modeling and communicating uncertainty, climate change biology can identify critical foci for future research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,104 | 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 découle