Shortcomings of reusing species interaction networks created by different sets of researchers
Notice bibliographique
Résumé
Given the requisite cost associated with observing species interactions, ecologists often reuse species interaction networks created by different sets of researchers to test their hypotheses regarding how ecological processes drive network topology. Yet, topological properties identified across these networks may not be sufficiently attributable to ecological processes alone as often assumed. Instead, much of the totality of topological differences between networks-topological heterogeneity-could be due to variations in research designs and approaches that different researchers use to create each species interaction network. To evaluate the degree to which this topological heterogeneity is present in available ecological networks, we first compared the amount of topological heterogeneity across 723 species interaction networks created by different sets of researchers with the amount quantified from non-ecological networks known to be constructed following more consistent approaches. Then, to further test whether the topological heterogeneity was due to differences in study designs, and not only to inherent variation within ecological networks, we compared the amount of topological heterogeneity between species interaction networks created by the same sets of researchers (i.e., networks from the same publication) with the amount quantified between networks that were each from a unique publication source. We found that species interaction networks are highly topologically heterogeneous: while species interaction networks from the same publication are much more topologically similar to each other than interaction networks that are from a unique publication, they still show at least twice as much heterogeneity as any category of non-ecological networks that we tested. Altogether, our findings suggest that extra care is necessary to effectively analyze species interaction networks created by different researchers, perhaps by controlling for the publication source of each network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».