Editorial: Long-term monitoring in ecology and evolution: establishing a sound baseline to help inform our future
Notice bibliographique
Résumé
Long-term monitoring in ecology and evolution: establishing a sound baseline to help inform our future Since the earliest days of research in ecology and evolution, organisms have been observed and tracked in their natural environments.Observations are a necessary first step in understanding biological processes, serving as an initial glimpse into natural phenomena such as species occupancy and abundance, associations between individuals and their environments, system responses to natural or anthropogenic disturbance, and processes underlying life history variation (Sagarin and Pauchard, 2010;Clutton-Brock and Sheldon, 2010).When extended through time, observational data form the basis of longterm monitoring, documenting changes in populations, species or systems over prolonged periods ranging from years to decades (Lindenmayer and Likens, 2018).Long-term monitoring has the potential to detect and explain complex temporal variation in ecological or evolutionary processes, and thus may be well-positioned to act as a cornerstone for tracking some of the big challenges currently facing environments and society.However, long-term monitoring is criticized for being too descriptive and not relying sufficiently on hypotheses and testable predictions, meaning that research results can be inconclusive or even spurious (Lovett et al., 2007).Long-term monitoring often lacks focus because relevant species or interactions are not tracked with the rigor or temporal variability needed for strong inference.It follows that much long-term monitoring may not be sufficiently nimble to address emerging or priority research topics, and targeted approaches like field experiments or before-after-control-impact studies can yield stronger findings in a more time-and resource-efficient manner.Thus, long-term monitoring may be less attractive to researchers seeking to maximize productivity or to funding agencies expecting conclusive findings through a typical 3-5 year grant cycle.Collectively, these concerns may cast doubt on the current and potential future importance of long-term monitoring in ecology.While it is indisputable that long-term monitoring faces challenges of legitimacy and perceived relevance in today's research landscape, we feel that this investigative approach remains crucial for addressing a range of questions where patterns are only revealed
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».