Emerging horizons in predictive biogeography
Notice bibliographique
Résumé
The notion that different branches of biological sciences -including ecology, macroecology, and biogeography -should adopt a predictive focus rather than merely aiming to describe and understand the natural world has gained traction over the past decades (Peters 1991, Shrader-Frechette andMcCoy 1993).This trend has been enabled both by technological advancement leading to new predictive frameworks, and by the pressing societal demands to anticipate and mitigate the effects of global change on biodiversity and the associated ecosystem services.An early example of this trend is the work by Sánchez-Cordero et al. ( 2004) who contributed a chapter on predictive biogeography for conservation applications in a seminal volume on biogeography (Lomolino and Heaney 2004).While the authors did not explicitly define the term predictive biogeography, their discussion emphasized how developments in statistical ecology and mapping had allowed the description of species distributions at large spatial scales.Similarly, Thuiller et al. (2006) employed the concept of predictive biogeography in the restricted context of describing the use of stacked species distribution models (SDMs) in predicting plant richness in South Africa.Dawson et al. (2011) subsequently highlighted SDMs as the most widely used predictive method in biogeography, but also called attention on the importance of establishing broader frameworks to anticipate changes in biodiversity, from species to ecosystems, in response to climate change.There are other biogeographic patterns that are widely used in a predictive context.Most notably, the species area relationships (SARs), which have also been important to understand and predict species extinctions (Drakare et al. 2006) driven by anthropogenic habitat fragmentation for example.However, the widespread use of SDMs, along with the fact that they remain the method of choice at large scales in ecology, has been repeatedly highlighted (Bellard et al. 2012, Araújo et al. 2019, Zurell et al. 2020, Soley-Guardia et al. 2024).Mapping biodiversity remains an essential component of large-scale spatial conservation planning
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».