GEOGRAPHICAL META-ANALYSIS AND ITS FEATURES
DOI:
https://doi.org/10.17072/2079-7877-2021-2-6-21Keywords:
geographical meta-analysis, metatheoretical approach, geographical environment, non-statistical analysis, typical models, refined knowledgeAbstract
Geographical meta-analysis is a methodology for combining the results of studies of various territorial objects of different types of locations by means of logical, mathematical and statistical analysis to justify and test scientific hypotheses. Meta-analytical generalizations are based on a non-statistical approach of comparative geographical research with a transition from initial heterogeneous data sets to homogeneous data that can be statistically processed. The meta-analysis methodology is developed on a meta-theoretical basis from the standpoint of the system stratification (fibering, bundling) of the earth's reality on the manifold of the geographical environment. Locally, the same qualimetric equations for data integration and generalization describes processes and phenomena, so each situation is reduced to the properties of a typical layer (fiber) and universal equations on the connection of variables. Features of using geographical meta-analysis methods are considered on the examples of the spread of COVID-19 coronavirus diseases across countries, seasonal development of taiga nature, and gradient analysis of the factor influence on the distribution of mountain geosystems of various types (geomes). In order to compress information, we use methods for calculating integral indicators and other means of excluding influence from the environment. The revealed regularities do not depend on individual values of factors and conditions that influence the processes and relationships between the characteristics of the state of natural and socio-economic systems. They represent dependencies in a refined form.References
Александрова В.Д. Изучение смен растительного покрова // Полевая геоботаника. Т. 3. М.; Л.: Наука, 1964. С. 300–447.
Бакланов П.Я. Географические измерения: виды, шкалы, параметры // Украинский географический журнал. 2013. № 2. С. 17–22.
Батманов В.А. Заметки по теории фенологических наблюдений // Ритмы природы Сибири и Дальнего Востока. Ч. 1. Иркутск: Восточно-Сибирское книжное изд-во, 1967. С. 7–30.
Бороховский Е.Ф., Маркус Б.Р. Количественные синтезы в социальных науках: методология и практика мета-анализа. Ч. 1 // Психология. Экономика. Право. 2013. С. 5–15.
Гизатуллин А.В. Корпоративное управление и финансовая эффективность компании: мета-анализ // Вопросы экономики. 2008. № 10. С. 62–76.
Герасимов И.П. Советская конструктивная география. М., 1976. 210 с.
Герасимов И.П. Научная методология советской конструктивной географии // Известия Академии наук СССР. Серия географическая. 1981. № 2. С. 6–11.
Герасимов И.П. Географический прогноз: советский опыт // Известия Академии наук СССР. Серия географическая. 1985. № 2. С. 41–45.
Жилин С.И. Нестатистические модели и методы построения и анализа зависимостей: автореф. дис. … канд. физ.-мат. наук (05.13.01). Барнаул, 2004. 19 с.
Злобина Э.М. Интегральный показатель фенологического состояния видов растений при изучении динамики фенопроцесса // Ритмы природы Сибири и Дальнего Востока. Ч. 2. Иркутск: Изд-во Института Сибири и Дальнего Востока СО АН СССР, 1975. С. 100–116.
Злобина Э.М., Кремер Л.К., Черкашин А.К. Моделирование и прогноз фенологического состояния таежных растений // Моделирование и прогноз динамики геосистем. Иркутск: Изд-во Института Сибири и Дальнего Востока СО АН СССР, 1979. С. 34–49.
Коломыц Э.Г. Экспериментальная географическая экология. М.: Товарищество науч. изданий КМК, 2018. 716 с.
Космачёв К.П. Географическая экспертиза качества информационных ресурсов // Проблемы территориальной организации народного хозяйства восточных районов СССР. Иркутск: Изд-во Ин-та географии Сибири и Дальнего Востока, 1977. С. 25–45.
Космачёв К.П. Вопросы географической экспертизы информационного обеспечения региональных комплексных программ // Известия СО РАН СССР. Сер. обществ. наук. 1980. № 6. Вып. 2. С. 31–37.
Космачёв К.П. Географическая экспертиза: Методологические аспекты. Новосибирск: Наука, 1981. 109 с.
Котляков В.М. Болезнь или здоровье планеты // Избранные сочинения. Книга 4. М.: Наука, 2001. С. 153–158.
Крауклис А.А. Проблемы экспериментального ландшафтоведения. Новосибирск: Наука, 1979. 232 с.
Лесных С.И., Черкашин А.К. Создание интегральных карт на примере территории муниципального района // География и природные ресурсы. 2017. № 4. С. 180–188.
Лукина Ю.В., Марцевич С.Ю., Кутишенко Н.П. Систематический обзор и мета-анализ: подводные камни методов // Рациональная фармакотерапия в кардиологии. 2016. Т. 12. № 2. С. 180–185.
Михеев В.С. Ландшафтно-географическое обеспечение комплексных проблем Сибири. Новосибирск: Наука, 1987. 205 с.
Пандемия COVID-19. Материалы Википедии. [Электронный ресурс]. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/COVID-19 (дата обращения: 17.04.2020 г.).
Подольский А.С. Фенологический прогноз. М.: Колос, 1974. 287 с.
Преображенский В.С. Беседы о современной географии. М.: Наука, 1972. 168 с.
Родоман Б.Б. География, районирование, картоиды. Смоленск: Ойкумена, 2007. 372 с.
Словарь терминов и сокращений, используемых в доказательной медицине // Доказательная кардиология. 2015. Т. 8. № 1. С. 53–56.
Сочава В.Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск: Наука, 1978. 319 с.
Сочава В.Б. Теоретическая и прикладная география // Избр. труды. Новосибирск: Наука, 2005. 288 с.
Терентьева Е.Ю. Сезонный мониторинг растительности через суммированные фенологические характеристики фитоценозов // Актуальные проблемы регионального, географического, экологического и биологического образования. Екатеринбург: Изд-во УрГПУ, 2000. С. 116–117.
Турдалиева Б.С., Рахматуллаева Н.У., Тен В.Б., Раушанова А.М., Мусаева Б.А., Омарова Д.Б. Метаанализ как инструмент доказательной медицины // Вестник Казахского Национального медицинского университета. 2011. № 4. С. 99–105.
Уткина И.А., Рубцов В.В. Взаимодействия фитофагов и лесных растений как объект мета-анализа // Лесной вестник. 2013. № 6. С. 25–31.
Фролов А.А., Черкашин А.К. Высотный градиент как комплексный фактор формирования микрозональности ландшафтов и серийности геосистем // География и природные ресурсы. 2012. № 1. С. 14–24.
Черкашин А.К. Полисистемный анализ и синтез. Приложение в географии. Новосибирск: Наука, 1997. 502 с.
Черкашин А.К. Географическая точность и особенности метрологического моделирования геопространственных данных // Український метрологічний журнал. 2014. № 2. С. 7–15.
Черкашин А.К. Теоретическая и метатеоретическая география // Географический вестник. 2020. № 1(52). С. 7–21.
Черкашин А.К. Иерархическое моделирование эпидемической опасности распространения нового коронавируса COVID-19 // Проблемы анализа риска. 2020. Т. 17. № 4. С. 10–21.
Черкашин А.К., Солодянкина С.И. Моделирование высотной структуры геомов Прибайкалья // География и природные ресурсы. 2011. № 2. С. 141–148.
Arnquist G., Wooster D. Meta-analysis: synthesizing research findings in ecology and evolution // TREE. 1995. V. 10. Nо. 6. P. 236–240.
Clements F. Plant succession: an analysis of the development of vegetation. Washington: Carnegie institution of Washington, 1916. 512 p.
Gates S. Review of methodology of quantitative reviews using meta-analysis in ecology // Journal of animal ecology. 2002. V. 71. Р. 547–557.
Handbook of meta-analysis in ecology and evolution / J. Koricheva, J. Gurevitch, K. Mengersen (Еds.). Princeton: Princeton university press, 2013. 514 p.
Kelley G.A., Kelley K.S. Statistical models for meta-analysis: A brief tutorial // World journal of methodology. 2012. Vol. 2. No. 4. P. 27–32.
Mayer D. Essential evidence-based medicine. New York: Cambridge university press, 2010. 442 р.
Zhilin S.I. On fitting empirical data under interval error // Reliable computing. 2005. No. 11. P. 433–442
