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Enregistrement W4414324084 · doi:10.1101/2025.09.15.676271

Navigating methodological decisions: Balancing rigor and data volume of the Canadian Living Planet Index

2025· preprint· en· W4414324084 sur OpenAlexafffundabout
Jessica Currie, Sarah M Ravoth, Valentina Marconi, Louise McRae, María Isabel Arce-Plata, Sandra Emry, Robin Freeman, Maximiliane Jousse, Gaëlle Mével, Shuaishuai Li, Cristian A. Cruz-Rodríguez, Philippa Oppenheimer, Lauren Gill, Janaína Serrano, Stefanie Deinet

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLand Use and Ecosystem Services
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à MontréalMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaWorld Wildlife Fund Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiodiversityAccountabilityWeightingTransparency (behavior)Index (typography)Baseline (sea)Global biodiversityBiodiversity conservation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Living Planet Index — a biodiversity indicator that assesses the relative change of aggregate vertebrate abundance data — is an indicator used in global and national biodiversity monitoring frameworks. In Canada, the LPI has been modified (C-LPI) — adopting differing methodological choices relative to the global LPI. However, there is no clear consensus on the most appropriate analytical methods, particularly as they pertain to the treatment of zeros, confidence intervals and uncertainty, time series length and number of data points required, modelling of short time series, removal of outliers, weighting species, and the impact of baseline year selection. Our analysis transparently explores multiple methodological options and the consequent C-LPI output for each of these decision points. Our research does not evaluate the superiority of a single approach but rather provides transparency and accountability in C-LPI reporting. We hope that this will further strengthen the utility of the C-LPI and provide decision makers with the necessary information to appropriately interpret patterns, evaluate progress towards biodiversity targets, and inform conservation action.

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)0,684
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,854
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6840,854
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0130,022
Études des sciences et des technologies0,0110,018
Communication savante0,0230,006
Science ouverte0,0110,015
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,231 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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