Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ecology has yet to embrace causal inference, yet most questions in ecology are causal. Despite the common use of terms that imply causation, such as "shapes", "drives", or "impacts", many studies shy away from directly acknowledging their causal ambitions. This avoidance not only obscures the true intent of research but also underpins a broader challenge within the field's approach to science. Ecology relies heavily on observational data, and so the necessity for robust causal inference becomes paramount. However, causal methods are also needed for non-randomised experiments. We critique the predominance in ecology of scientifically empty statistical procedures that lack scientific clarity and value. We advocate for a shift towards explicit causal inference, arguing that understanding causality is not confined to randomised controlled trials but can also be enriched through observational data when paired with rigorous causal inference methodologies. This paper elucidates the common pitfalls in ecological studies, such as throwing all variables into an analysis, use of the Akaike information criterion (AIC) for model selection, the "Table 2 fallacy" and the misuse of controls: all of which can lead to misleading scientific understanding. The good news is that causal inference is not primarily a statistical problem, but rather a scientific one that is accessible to all ecologists. We can achieve reasonable progress by continuing to use the standard statistical toolbox based around regression models, familiar to many ecologists, paired with causal diagrams. For regression, causal inference is about understanding what we should condition on (good controls) and what we should not condition on (bad controls). We provide not only a critique but a constructive guide, aiming to demystify causal inference and encourage its adoption in ecological studies using familiar approaches. By doing so, we seek to elevate the quality and impact of ecological research, moving beyond routine convenient statistical procedures and towards a more scientifically sound and insightful understanding of ecology.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle