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Enregistrement W4404579798 · doi:10.1002/ecy.4467

Publication‐driven consistency in food web structures: Implications for comparative ecology

2024· article· en· W4404579798 sur OpenAlexafffund
Chris Brimacombe, Korryn Bodner, Dominique Gravel, Shawn Leroux, Timothée Poisot, Marie‐Josée Fortin

Notice bibliographique

RevueEcology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversité de MontréalUniversité de SherbrookeSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFood webEcologyConsistency (knowledge bases)Community structureSimilarity (geometry)Ecological networkInferenceComputer scienceData scienceGeographyEcosystemBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large collections of freely available food webs are commonly reused by researchers to infer how biological or environmental factors influence the structure of ecological communities. Although reusing food webs expands sample sizes for community analysis, this practice also has significant drawbacks. As food webs are meticulously crafted by researchers for their own specific research endeavors and resulting publications (i.e., books and scientific articles), the structure of these webs inherently reflects the unique methodologies and protocols of their source publications. Consequently, combining food webs sourced from different publications without accounting for discrepancies that influence network structure may be problematic. Here, we investigate the determinants of structure in freely available food webs sourced from different publications, examining potential disparities that could hinder their effective comparison. Specifically, we quantify structural similarity across 274 commonly reused webs sourced from 105 publications using a subgraph technique. Surprisingly, we found no increased structural similarity between webs from the same ecosystem nor webs built using similar network construction methodologies. Yet, webs sourced from the same publication were very structurally similar with this degree of similarity increasing over time. As webs sourced from the same publication are typically sampled, constructed, and/or exposed to similar biological and environmental factors, publications likely holistically drive their own webs' structure to be similar. Our findings demonstrate the large effect that publications have on the structure of their own webs, which stymies inference when comparing the structure of webs sourced from different publications. We conclude by proposing different approaches that may be useful for reducing these publication-related structural issues.

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)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,225
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,225
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0100,014
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,191 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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