【快推】生态学趋势:过去四十年生态学研究主题的转变
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普渡大学森林和自然资源系的Songlin Fei等人在2019年1月3日在《Frontiers in Ecology and the Environment》（IF 7.615）杂志上发表了题为《Trends in ecology: shifts in ecological research themes over the past four decades》的文章。
文章利用机器学习的手段分析了生态学相关八万余篇研究，指出了现今生态学研究的大方向，有兴趣的小伙伴抓紧读起来吧~
快览：
在过去的四十年中，生态学经历了快速的发展，这主要得益于技术的进步、大数据的可用性以及人们对人类与自然系统之间联系的新认识
通过分析大量的生态学文献，我们发现生态学已经超越了经典的、以植物和人口为导向的主题，涵盖了人为的、更现代的、数据丰富的、微观和宏观的主题
随着复杂数据的不断增多，以及技术和分析能力的不断提高，生态学已经从一门经典的理论学科发展成为一门注重将生态学知识应用于现实问题的数据流化、多学科交叉的科学
摘要：随着生态学进入一个关键的时代，需要进行更全面的研究，以提高我们对生态学的主要主题、主要趋势和潜在盲区的理解。然而，随着发表的科学论文数量的持续增长，追踪不断扩大的研究领域变得越来越具有挑战性。为了确定生态研究的趋势，我们使用了最近开发的机器学习技术，对过去40年间发表在33种顶级科学期刊上的84,841篇文章进行了自动内容分析。我们发现，经典理论研究的相对频率明显下降，微观和宏观尺度以及人类主题的数据密集型研究有所增加。分散在不断扩大的生态学周边的主题（如微生物生态学、遗传学、生物地球化学、管理和政策等主题）都以相对的频率增加。新的教育和研究框架、基金资助应纳入这些当代主题，以便生态领域能够更好地应付社会挑战。
文章拟回答的科学问题：
(1)过去四十年发表的生态学文献的主题是什么?
(2)这些主题的出现频率是如何随时间变化的?
(3)在主要研究文章与综述文章中，哪些主题的表达过多或过少？
结论：分析结果表明，生态研究正在转向严重依赖大型、复杂数据集和专业技术的领域。在生态学范围边缘和顶部的主题是最近十年生态学的前沿，其中技术的进步(如全基因组测序的遗传学研究,空中和卫星传感器监测地球生态系统)和统计的改进(如贝叶斯建模、机器学习)为生态学家提供了快速生成大量数据的工具，并以一种几十年前无法承载的计算负荷和无法实现的统计方式分析数据。丰富的复杂数据和先进的分析能力可能已经将生态学推向了一个数据驱动的多学科交叉的新时代。可视化、描述和分析数据中的模式——而不仅仅是描述自然界中的模式——已经成为理解底层流程和机制的重要基石。因此，这些新技术、数据来源和分析技术为生态学家进一步发展他们的科学提供了途径，并指出生态学学生可以追求的领域，为更好地为成为下一代生态学家做好准备。
归根结底，科学的主要目的之一是提供必要的信息，以应对我们的星球和人类所面临的挑战；因此，当新的挑战出现时，突破性的研究可以为这些问题提供解决方案。解决社会挑战不仅仅是科学本身的问题，利益相关者应当资助生态研究的持续进行和发展，以帮助确定挑战的解决办法。特别地，大学应当为学生提供相关技能的培训，包括：①进化、遗传学和相关工具；②分析复杂数据的一些能力；③跨学科解决问题的能力。同时，研究者应当①综合这些经典课题中获得的知识，增加前沿的原创研究；②采用新兴技术和分析工具促进发现；③进一步将人的维度纳入生态调查。资助机构应该鼓励和促进生态研究,考虑生态系统的复杂性和多维度(如对跨学科项目的大力支持)。最后，必须通过对自然资源的知情管理来实现教育、研究和资助这三个实体的成果。
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