Population and community ecology: past progress and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Population and community ecology as a science are about 100 years old, and we discuss here our opinion of what approaches have progressed well and which point to possible future directions. The three major threads within population and community ecology are theoretical ecology, statistical tests and models, and experimental ecology. We suggest that our major objective is to understand what factors determine the distribution and abundance of organisms within populations and communities, and we evaluate these threads against this major objective. Theoretical ecology is elegant and compelling and has laid the groundwork for achieving our overall objectives with useful simple models. Statistics and statistical models have contributed informative methods to analyze quantitatively our understanding of distribution and abundance for future research. Population ecology is difficult to carry out in the field, even though we may have all the statistical methods and models needed to achieve results. Community ecology is growing rapidly with much description but less understanding of why changes occur. Biodiversity science cuts across all these subdivisions but rarely digs into the necessary population and community science that might solve conservation problems. Climate change affects all aspects of ecology but to assume that everything in population and community ecology is driven by climate change is oversimplified. We make recommendations on how to advance the field with advice for present and future generations of population and community ecologists.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».