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Enregistrement W4394853014 · doi:10.1111/rec.14152

Bionovelty and ecological restoration

2024· article· en· W4394853014 sur OpenAlexafffund
John P. Volpe, Eric Higgs, Jonathan M. Jeschke, Katie Barnhill, Conrad G. Brunk, Joan Dudney, Laura L. Govers, Richard J. Hobbs, Karen Keenleyside, Stephen D. Murphy, Philip J. Seddon, Jayce Sudweeks, Orkan Telhan, Sonia A. Voicescu

Notice bibliographique

RevueRestoration Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcosystem dynamics and resilience
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesGenome British Columbia
Mots-clésSoftware deploymentRestoration ecologyVariety (cybernetics)NoveltyNovel ecosystemEnvironmental resource managementEcologyEcosystemEnvironmental restorationEcosystem servicesEnvironmental scienceComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic activity has irreparably altered the ecological fabric of Earth. The emergence of ecological novelty from diverse drivers of change is an increasingly challenging dimension of ecosystem restoration. At the same time, the restorationist's tool kit continues to grow, including a variety of powerful and increasingly prevalent technologies. Thus, ecosystem restoration finds itself at the center of intersecting challenges. How should we respond to increasingly common emergence of environmental system states with little or no historical precedent, whilst considering the appropriate deployment of potentially consequential and largely untested interventions that may give rise to organisms, system states, and/or processes that are likewise without historical precedent? We use the term bionovelty to encapsulate these intersecting themes and examine the implications of bionovelty for ecological restoration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations18
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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