Harnessing meta-analyses’ insights in ecology and evolution research
Notice bibliographique
Résumé
Meta-analyses are powerful tools to synthesize the literature in several fields of study, including ecology and evolution. However, it remains uncertain whether ecologists and evolutionary biologists fully comprehend meta-analyses' findings or effectively apply them when citing these studies in their own research. Here, we first discuss key meta-analytical concepts and provide a guide to researchers in ecology and evolution on how to harness meta-analyses' insights. For instance, we clarify the meaning of effect sizes and heterogeneity to improve understanding of meta-analyses' quantitative findings. In addition, we analysed articles published in 2023 in ecology and evolution to investigate how frequently and in what context meta-analyses were cited. We found that approximately 21% of articles cited at least one meta-analysis, and that the relative number of citations of meta-analyses (0.62% of all citations analysed) was greater than the publication frequency of meta-analytical articles (0.44% of all articles). Most importantly, we found that while the direction of mean effect sizes from cited meta-analyses was often mentioned, the magnitude of effect sizes and the limitations of the data analysed were frequently overlooked. These findings underscore the need for improved citation practices of meta-analyses in ecological and evolutionary research, which our recommendations seek to promote.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».