VARIATION PARTITIONING OF SPECIES DATA MATRICES: ESTIMATION AND COMPARISON OF FRACTIONS

2006· article· en· 2 315 citations· W2037840294 sur OpenAlex· 10.1890/0012-9658(2006)87[2614:vposdm]2.0.co;2

Pourquoi ce travail est-il 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.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Scores machine (provisoires)

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

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.

Tête enseignante Opus0,024

Tête enseignante GPT0,284

Écart entre enseignants: 0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation: 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

Résumé

Establishing relationships between species distributions and environmental characteristics is a major goal in the search for forces driving species distributions. Canonical ordinations such as redundancy analysis and canonical correspondence analysis are invaluable tools for modeling communities through environmental predictors. They provide the means for conducting direct explanatory analysis in which the association among species can be studied according to their common and unique relationships with the environmental variables and other sets of predictors of interest, such as spatial variables. Variation partitioning can then be used to test and determine the likelihood of these sets of predictors in explaining patterns in community structure. Although variation partitioning in canonical analysis is routinely used in ecological analysis, no effort has been reported in the literature to consider appropriate estimators so that comparisons between fractions or, eventually, between different canonical models are meaningful. In this paper, we show that variation partitioning as currently applied in canonical analysis is biased. We present appropriate unbiased estimators. In addition, we outline a statistical test to compare fractions in canonical analysis. The question addressed by the test is whether two fractions of variation are significantly different from each other. Such assessment provides an important step toward attaining an understanding of the factors patterning community structure. The test is shown to have correct Type I. error rates and good power for both redundancy analysis and canonical correspondence analysis.

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La notice

Revue: Ecology
Thématique: Ecology and Vegetation Dynamics Studies
Domaine: Environmental Science
Établissements canadiens: Université de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnaires: Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clés: Canonical correspondence analysisCanonical correlationCanonical analysisEstimatorVariation (astronomy)Correspondence analysisRedundancy (engineering)StatisticsCommunity structureMathematicsEconometricsEcologyComputer scienceBiologyAbundance (ecology)
Résumé présent dans OpenAlex: oui
API: /api/v1/works/W2037840294