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Enregistrement W4389567975 · doi:10.1007/s10530-023-03209-x

Overwhelming evidence galvanizes a global consensus on the need for action against Invasive Alien Species

2023· article· en· W4389567975 sur OpenAlexaff
Evangelina Schwindt, Tom August, Sonia Vanderhoeven, Mélodie A. McGeoch, Sven Bacher, Piero Genovesi, Philip E. Hulme, Tohru Ikeda, Bernd Lenzner, Martín A. Núñez, Alejandro Ordóñez, Aníbal Pauchard, Sebataolo Rahlao, T. Renard Truong, Helen E. Roy, K. V. Sankaran, Hanno Seebens, A. W. Sheppard, Peter Stoett, Vigdis Vandvik, John R. Wilson, Laura A. Meyerson

Notice bibliographique

RevueBiological Invasions · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyAlien speciesInvasive speciesBiodiversityEcosystem servicesAlienScience policyEnvironmental resource managementIntroduced speciesEcologyEcosystemPolitical sciencePublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On 4 September 2023, the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES) released the most comprehensive global synthesis of the current knowledge on the biological invasion process and the impacts of invasive alien species, i.e., the Thematic Assessment Report on Invasive Alien Species and their Control (hereafter IPBES-IAS assessment, IPBES 2023a).This assessment includes data and knowledge from existing databases, peer-reviewed and gray literature, and knowledge from Indigenous Peoples and local communities to gain a global perspective on biological invasions across regions, ecosystems, and taxa (Figs. 1, 2).Here we place the IPBES-IAS assessment in the continuum of invasion science and policy history, describe the assessment process, and discuss the results.While Charles Darwin introduced a remarkable number of concepts relevant to invasion science (Ludsin and Wolfe 2001) and Charles Elton earned

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,015
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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 Opus0,507
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,159 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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