Formalized synthesis opportunities for ecology: systematic reviews and meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
Narrative reviews are dead. Long live systematic reviews (and meta-analyses). Synthesis in many forms is now a driving force in ecology. Advances in open big data for ecology and new tools provide vastly improved capacity for novel, emergent knowledge synthesis in our discipline. Systematic reviews and meta-analyses are two formal synthesis opportunities for ecologists. To date, systematic reviews are rarely used whilst the rate of meta-analyses published in ecological journals is increasing exponentially. Systematic reviews provide an overview of the literature landscape for a topic, and meta-analyses examine the strength of evidence integrated across different studies. Effective synthesis benefits from both approaches, but better data reporting and more rapid changes in the culture of data sharing will further energize these efforts. At this junction, synthetic efforts that include systematic reviews and meta-analyses should continue as stand-alone publications. This is a necessary step in the evolution of synthesis in our discipline. Nonetheless, they are still evolving tools, and meta-analyses in particular are simply an extended set of statistical tests. Admittedly, understanding the statistics and assumptions influence how we conduct synthesis much as statistical choices often shape experimental design, i.e. ANOVA versus regression-based experiments, but statistics do not make the paper. Clear ideas and excellent questions do. Titles with ‘a meta-analysis of…’ in them may have their days numbered as these tools become more widely adopted and as we seek to integrate evidence across many scales not just between studies. Approaches associated with both sets will inevitably and appropriately also become routine mechanisms to contrast primary study-level research to the work of others. For instance, in the Introduction of a primary study, formal systematic review techniques are applied, the authors identify a gap that they proceed to examine within that particular study via an experiment, and in the Discussion, the strength of the evidence is linked to other effect size estimates reported in the literature. This is already occurring but will certainly become more frequent. First steps, primary research articles need to more effectively report evidence, we need to continue to share data, and systematic reviews and meta-analyses should be used to identify research gaps and examine patterns in evidence to further predictive ecology.
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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 | 0,402 | 0,586 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,024 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,007 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».