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Enregistrement W7117115571 · doi:10.32942/x2407h

From metrics to meaning: diversity as an essentially contested concept

2025· article· W7117115571 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan Newman, Pedro Peres-Neto

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Ecology, Wildlife Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsWilfrid Laurier University
Mots-clésAmbiguityDiversity (politics)NormativeContext (archaeology)Value (mathematics)PluralBiodiversityMeaning (existential)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodiversity is among ecology’s most widely invoked but least consistently defined concepts. Despite decades of theoretical and methodological developments, ecologists continue to disagree about what "diversity" measures and how it should be quantified. These disagreements have direct consequences to conservation science, policy making, and public engagement. We argue that this enduring debate is not a sign of conceptual failure but evidence that "diversity" is an "essentially contested concept" (ECC) sensu Gallie (1955). Diversity is internally complex, appraisive, and historically dynamic: it comprises multiple, value-laden dimensions whose relative importance depends on context and purpose. Using examples from taxonomic diversity, we show that common metrics (e.g., richness, Shannon, Simpson, and Hill numbers) encode distinct value judgments (normative commitments) about how abundances shape diversity and, in turn, determine which species are considered most important to biodiversity. Likewise, spatial frameworks such as additive and multiplicative partitioning embody different normative assumptions about whether diversity represents the sum of local contributions or the relationships among communities. Beyond metrics, both definitional ambiguity and persistent knowledge shortfalls reinforce diversity’s plural and evolving character. Our goal is to show that recognizing diversity as an ECC is not a weakness of ecological thought, but rather a call for more reflective, inclusive, responsible research, teaching, and policy, anchoring biodiversity science within a richer understanding of its ethical and epistemic foundations. Diversity’s very "elusiveness" is what makes it powerful: it invites ecologists, policymakers, and citizens alike to reflect on what they value in the living world and to be explicit about how those values shape science and decision-making. Recognizing biodiversity as an ECC reframes disagreement as an opportunity rather than an obstacle. It calls for transparency about normative commitments, pluralism in measurement, and reflexivity in linking ecological analysis to ethical and political goals. Treating diversity as an ECC clarifies why no single metric can be definitive and offers a principled foundation for navigating conceptual plurality across ecological research, conservation planning, and global biodiversity governance.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0070,098
Communication savante0,0190,040
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0050,012
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
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