Gaps in tipping points research across freshwater, marine, and terrestrial ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
The concept of tipping points is increasingly being addressed in both fundamental and applied environmental contexts, and is particularly salient in the context of anthropogenic threats, including climate change. Most research on tipping points has been conducted through the lens of a single realm (i.e., freshwater, marine, or terrestrial). Yet, there is both the need and opportunity to learn and share across ecosystems, and to engage in coordinated and comparative research. We aimed to identify priority questions that are germane to freshwater, marine and terrestrial realms, and that, if answered, would improve our ability to understand what tipping points are, why they occur, where they occur, and what to do about them. To help enable such efforts, we assembled a team with diverse expertise to identify key research questions, supplemented by an outreach call distributed via various electronic outlets (e.g., email, websites, social media). The responses were then thematized, evaluated, aggregated or disaggregated, and prioritized. Through workshops, and using a modified Delphi approach, we developed a final list of 18 priority research questions. Key themes that emerged included questions of societal relevance (i.e., why questions), drivers, ecological processes, and sensitivity (i.e., what questions), scale and connectivity (i.e., where questions), and tools, techniques, and resources for implementation (i.e., how questions). These questions frame a research agenda intended to help guide future fundamental and applied research related to tipping points in freshwater, marine, and terrestrial ecosystems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».