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Enregistrement W4302007631 · doi:10.1093/biosci/biac079

Policy-Oriented Research in Invasion Science: Trends, Status, Gaps, and Lessons

2022· article· en· W4302007631 sur OpenAlexaff
Eva Pinto, Ana Sofía Vaz, João P. Honrado, Helen E. Roy, Aníbal Pauchard, Peter Stoett, Ross T. Shackleton, David M. Richardson, Joana R. Vicente

Notice bibliographique

RevueBioScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaDST-NRF Centre of Excellence for Invasion BiologyAkademie Věd České RepublikyEuropean Cooperation in Science and Technology
Mots-clésConvention on Biological DiversitySociocultural evolutionScience policyPolitical scienceGlobalizationResearch policyDiversity (politics)ConventionEnvironmental policyPolicy developmentRegional scienceBiodiversityEnvironmental resource managementGeographyEcologyEnvironmental planningPublic administrationEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Invasive alien species are a major driver of global environmental change. Escalating globalization processes such as international trade and long-distance transport have contributed to an increase in the ecological, economic, and sociocultural impacts of biological invasions. As a result, their management has become an increasingly relevant topic on environmental policy agendas. To better understand the role of policy in invasion science and to identify trends and gaps in policy-oriented research, a systematic literature review was conducted covering 2135 publications. The results highlight that international policy instruments are contributing to an increased interest in pursuing policy-oriented research. Specifically, key historical periods in policy development (e.g., the Convention on Biological Diversity’s COP10 in 2010) coincide with periods of active policy-focused research in invasion science. Research is, however, more applied to local scales (i.e., subnational, and national) and is more focused in places with high research capacity or where severe environmental or economic impacts are well documented.

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)0,085
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,128
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0850,128
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0160,031
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0110,014
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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