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Enregistrement W4412427368 · doi:10.1016/j.ecolmodel.2025.111239

Crossing paths between empirical ecologists and meta-ecology modellers to advance marine functional connectivity estimation and prediction

2025· article· en· W4412427368 sur OpenAlexaff
Laura M. Warmuth, Xiatong Cai, Filipe Martinho, Audrey M. Darnaude, Szymon Smoliński, Manuel Hidalgo, Lucía López‐López

Notice bibliographique

RevueEcological Modelling · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónFundação para a Ciência e a TecnologiaMinistério da Ciência, Tecnologia e Ensino SuperiorMinisterio de Ciencia e InnovaciónEuropean Cooperation in Science and Technology
Mots-clésEcologyEstimationTheoretical ecologyComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anticipating the future of the oceans is an emerging challenge in the Anthropocene. The complexity, dynamic nature, and limited accessibility of the marine environment make many ecological processes harder to understand and quantify than in terrestrial ecosystems. Many of these processes depend on marine functional connectivity (MFC) across different spatial and temporal scales. MFC is defined as the movement of marine organisms transferring genes, matter or energy between habitat patches or ecosystems, thereby impacting their biodiversity, functioning, and resilience. Advances in MFC understanding and quantification are essential for the effective management and protection of marine ecosystems and their services. This Viewpoint article aims to help bridge the gap between empiricists in this field and theoretical ecology modellers. We discuss conceptual and mathematical limitations as well as data shortages for the development of meta-population, meta-community, and meta-ecosystem models. The primary challenges in applying meta-ecology theory to MFC data include accurately identifying the respective value of environmental patches for connectivity and predicting environmental variability across those patches. Limitations in empirical data mainly encompass (a) environmental variation and seascape patchiness; (b) diversity in organism life cycle and behaviour; (c) distribution and ecology of non-commercial species; and (d) fluxes of genes and matter at different spatial, temporal, and taxonomic scales. We advocate that enhancing the interaction between MFC modellers and empiricists will play a major role in overcoming these limitations and promoting the application of meta-ecology theory and models in ecological connectivity research. This will boost our capacity in providing operational solutions for current threats to marine ecosystems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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