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Enregistrement W4403325871 · doi:10.3998/ptpbio.5657

Generalized Selected Effects Functions and Ecology

2024· article· en· W4403325871 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePhilosophy Theory and Practice in Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntellectual Property Law
Établissements canadiensUniversité de MontréalCollège Lionel Groulx
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Expanding upon the “classical” selected effects (SE) theory of function, Justin Garson’s generalized selected effects (GSE) theory states that functions may derive not just from natural selection, but from a broader range of selection processes involving differential retention as well as reproduction. In this paper, we consider whether the GSE theory’s broadened range of selection processes makes it more promisingly applicable to ecology than the classical SE theory. We argue that, although a GSE account of ecological role functions would evade some of the reasons that the SE theory of function has been considered poorly applicable to ecology, alternative theories of function, and notably the persistence enhancing propensity (PEP) account of ecological role functions, remain more appropriate partly given the purpose for which the concept of role function is used in ecology. The GSE theory’s backward-looking character meshes poorly with the fact that, in ecology, the concept of role function is used mainly to explain how ecosystems are able to achieve their processes reliably rather than to explain the presence of certain ecological items (e.g., organisms, populations, species) within them. We argue this in part by comparing the implications of a GSE account of ecological role functions with those of the PEP account with respect to three types of cases: dormant species, sink populations, and abiotic items. We draw out implications of our discussion for Garson’s take on function pluralism and his overall defense of the GSE theory.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,319 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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