A systematic comparison of summary characteristics for quantifying point patterns in ecology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many functional summary characteristics such as Ripley's K function have been used in ecology to describe the spatial structure of point patterns to aid understanding of the underlying processes. However, their use is poorly guided in ecology because little is understood how well single summary characteristics, or a combination of them, capture the spatial structure of real world patterns. Here, we systematically tested the performance of combinations of eight summary characteristics [i.e. pair correlation function g ( r ), K ‐function K ( r ), the proportion E ( r ) of points with no neighbor at distance r , the nearest neighbor distribution function D ( r ), the spherical contact distribution H s ( r ), the k th nearest‐neighbor distribution functions D k ( r ), the mean distance nn ( k ) to the k th neighbor, and the intensity function λ( x )]. To this end we used point pattern data covering a wide range of spatial structures including simulated (stationary) as well as real, possibly non‐stationary, patterns on tree species in a tropical forest in Panamá. To measure the information contained in a given combination of summary characteristics we used simulated annealing to reconstruct the observed patterns based only on the limited information provided by this combination and assessed how well other characteristics of the observed pattern were recovered. We found that the number of summary characteristics required to capture the spatial structure of stationary patterns varied between one (for patterns with near random structures) and three (for patterns with complex cluster and superposition structures), but with a robust ranking g ( r ), D k ( r ), and H s ( r ) that was largely independent on pattern idiosyncrasies. Stationary summary characteristics [with ranking g ( r ), D k ( r ), H s ( r ), E ( r )] captured small‐ to intermediate scale properties of non‐stationary patterns, but for describing large‐scale spatial structures the intensity function was required. Our finding revealed that the current practice in ecology of using only one or two summary characteristics bears danger that essential characteristics of more complex patterns would not be detected. The technique of pattern reconstruction presented here has wide applications in ecology.
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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