Ich hätte gerne ein Anwendungsbeispiel und eine kurze Beschreibung/Definition (zwei oder drei Zeilen) der folgenden Bereiche. Ich würde gerne die genauen Unterschiede zwischen ihnen verstehen. Andere verwandte Informationen werden ebenfalls sehr geschätzt, z. B. wenn es sich um Wachstumsfelder handelt, der Name des besten Forschers auf diesem Gebiet, die beste Institution usw.
Obwohl die Arbeit in diesen Bereichen definitiv miteinander verwandt ist, gibt es einige allgemeine Unterschiede in der Art und Weise, wie diese Bezeichnungen verwendet werden, und ich werde versuchen, sie zu definieren:
Mathematische Ökologie – dies ist typischerweise die Erstellung theoretischer Modelle, die rein aus Mathematik zusammengesetzt sind (dh keine stochastischen Computermodelle). Beispiele sind viele Klassiker der ökologischen Theorie, wie Lotka-Volterra-Modelle zu Raub und Konkurrenz, aber es gibt auch Leute, die diese Art von Forschung noch betreiben, wie Peter Chesson in seiner Forschung zum Speichereffekt .
Numerische Ökologie – das ist kein Begriff, den ich sehr häufig gehört habe, aber ich denke, dass er ziemlich eng mit der mathematischen Ökologie zusammenhängt, vielleicht mit einer stärkeren Betonung darauf, auch empirische Daten einzubeziehen und zu analysieren. Ich habe gehört, dass es sich eher auf Techniken als auf aktuelle Forschungsgebiete bezieht.
Statistische Ökologie - Ich denke, dieser Begriff wird lockerer verwendet, weil Statistiken für die meisten Ökologieforschungen offensichtlich wichtig sind. Es kann sich entweder auf Forschung beziehen, die fortgeschrittene Statistiken stark nutzt, weil die Fragen, auf die sie zukommt, schwer von anderen Effekten zu entwirren sind, oder auf Forschung, die ein statistisches Modell verwendet, um ihren Standpunkt zu verdeutlichen (beachten Sie, dass sich statistische Modelle im Allgemeinen von mathematischen unterscheiden oben erwähnten Modelle, da ihr Ziel im Allgemeinen darin besteht, zu bestimmen, wie wahrscheinlich etwas passieren wird, anstatt ein grundlegendes Prinzip der Ökologie zu entwirren). Viele Studien zur neutralen vs. nischenbasierten Gemeinschaftsbildung würden wahrscheinlich in die Kategorie der statistischen Ökologie fallen. Hier ist eines von vielen Beispielen .
Ökoinformatik - vielleicht liegt das nur daran, dass ich Ökoinformatik studiere, aber ich denke eher, dass dies das ausgeprägteste der von Ihnen genannten Felder ist, obwohl es sicherlich noch viele Überschneidungen mit den anderen gibt, zumal es ein ziemlich vielfältiges Teilgebiet ist . Im Allgemeinen konzentriert sich die Ökoinformatik auf die Nutzung großer Datensätze in der Ökologie. Dies beinhaltet sowohl Forschung zur Entwicklung von Methoden dafür (z. B. studiere ich Wege, um Informationen aus ökologischen drahtlosen Sensornetzwerken effizient zu sammeln. Ein weiteres gutes Beispiel ist die Entwicklung von GIS-Tools ) und Forschung, die diese Methoden verwendet (z. B. eine Studie, die GIS verwendet) . Sensordaten und Beobachtungen eines bestimmten Organismus zu synthetisieren, um zu bestimmen, wie groß die Reichweite dieses Organismus sein wird, wenn der Klimawandel fortschreitet, oder die es anderweitig versuchtökologische Konzepte aus den Daten ziehen ).
Computational Ecology - Ich habe dies bis zum Schluss aufgehoben, weil ich denke, dass es das vageste der von Ihnen aufgelisteten Labels ist. Es beinhaltet definitiv Ökoinformatik, aber wahrscheinlich auch viel statistische Ökologie (und vielleicht auch numerische und mathematische Ökologie). Ich denke, der Hauptgrund, warum es ein nützliches Label ist, ist, dass es Forschungsbereiche erfassen kann, die nicht wirklich zu den anderen Labels passen. Ich habe zum Beispiel einmal eine Studie zur Quantifizierung des Nischenraums mit Hilfe von Support-Vektor-Maschinen gesehen . Es war wirklich interessant, und vielleicht könnte man es als Ökoinformatik oder statistische Ökologie einordnen, aber es passte nicht wirklich zu beidem. Daher neige ich dazu, Computational Ecology als Sammelbegriff zu sehen.
Dies sind nur die Eindrücke, die ich gewonnen habe - wenn andere sich ebenfalls einmischen, können wir wahrscheinlich eine bessere Konsensdefinition dieser Labels erstellen.
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