BiMat: a MATLAB package to facilitate the analysis of bipartite networks
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Notice bibliographique
Résumé
Summary Bipartite networks are ubiquitous in community ecology, including examples of facilitative interactions, such as plant‐pollinator networks, and antagonistic interactions, such as virus–host infection networks. Statistical network analysis is increasingly used to identify emergent, nonrandom patterns of interaction and the effect of interaction patterns on ecological and evolutionary dynamics. Two recurring patterns are that of modularity and nestedness. Modularity is a feature of networks in which there are densely interacting subgroups. Nestedness is a feature of networks in which the interactions form ordered subsets. Here we describe BiMat , an open‐source MATLAB package for the study of the structure of bipartite ecological networks. Unlike alternative tools, BiMat enables both multiscale analysis of the structure of a bipartite ecological network – spanning global (i.e. entire network) to local (i.e. module‐level) scales – and meta‐analyses of many bipartite networks simultaneously. In common with other tools, BiMat calculates the degree to which a bipartite network is modular and/or nested, the statistical significance of these patterns, and enables visualization of latent structures in the network. BiMat is available as an open‐source MATLAB package, with a quick‐start guide and worked examples at: http://bimat.github.io/ .
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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 | 0,001 |
| 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 découle