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Enregistrement W37317435 · doi:10.1097/upj.0000000000000152

Replication Versus Realism: The Need for Ecosystem-Scale Experiments

2016· article· en· W37317435 sur OpenAlexaff
David W. Schindler

Notice bibliographique

RevueUrology Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystemSpurious relationshipMesocosmScale (ratio)Environmental sciencePelagic zoneLake ecosystemEcologyTemporal scalesMetacommunityScalingComputer scienceEnvironmental resource managementGeographyBiological dispersalBiologyMathematicsMachine learningCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results of bottle and mesocosm experiments were compared with those obtained in wholeecosystem experiments at the Experimental Lakes Area. Unless they can be cleverly designed to mimic major ecosystem processes and community compositions, smaller-scale experiments often give highly replicable, but spurious, answers. Problems with appropriate scaling are difficult to deduce without direct comparisons with whole-ecosystem experiments. Reasons are many, but include inappropriate spatial scales to include whole communities, in particular predators and nocturnally active animals; temporal scales that are too short to assess accurately the response of slow-responding organisms and biogeochemical processes; and elimination of key littoral-pelagic and catchment-lake interactions. Identical studies of limnological processes in lakes of a large range of sizes reveals that scaling correction is also necessary when extrapolating from small lakes to large ones. Accurate management decisions cannot be made with confidence unless ecosystem scales are studied.

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)0,227
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,490
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2270,490
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0060,015
Science ouverte0,0090,006
Intégrité de la recherche0,0080,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,271 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations77
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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