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Enregistrement W4416379930 · doi:10.1002/fee.70016

Overcoming barriers that limit the impact of ecological research

2025· article· en· W4416379930 sur OpenAlexafffund
Carlos Cano‐Barbacil, James F. Cahill, Helen M. Regan, Talya D. Hackett, Jacob N. Barney, Isabel Donoso, Franz Essl, Emili García‐Berthou, Tina Heger, Lotte Korell, Ingolf Kühn, Demetra Rákosy, Kristiina Visakorpi, Núria Roura‐Pascual

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Ecology, Wildlife Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesLeibniz-GemeinschaftNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHORIZON EUROPE Framework ProgrammeDirectorate for Biological SciencesThünen-InstitutFreie Universität BerlinBiodiversa+Euskal Herriko UnibertsitateaAgencia Estatal de InvestigaciónTechnische Universität MünchenUniversität WienDeutsche ForschungsgemeinschaftIkerbasque, Basque Foundation for ScienceUniversity of LeedsNorges Teknisk-Naturvitenskapelige UniversitetUniversity of OxfordUniversitat de Girona
Mots-clésPerceptionNatural (archaeology)Limit (mathematics)BiodiversityEcological systems theory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecology and conservation researchers have diverse goals that often include both personal career aspirations and desires to enhance the well‐being of the natural world and its inhabitants. Perception of ecological research by ecologists typically involves a triad—linking goals, research, and impact. Yet the realities of scientific practice are substantially more complicated due to numerous constraints that limit the ability of researchers to conduct ecological research and to have a genuine impact. Many of these barriers can be mitigated, leading to more effective contributions to society and biodiversity conservation. Here, we outline frequently encountered constraints in ecological research institutions and, by drawing upon many practices used internationally, we identify feasible mitigations and highlight examples of negative consequences that can occur in the absence of effective mitigation strategies. Finally, we propose changes to aspects of the culture and reward systems that would allow ecological research as a discipline to more effectively achieve societal, environmental, and personal goals.

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)0,003
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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