EMPIRICAL EVALUATION OF NEUTRAL THEORY
Notice bibliographique
Résumé
We describe a general framework for testing neutral theory. We summarize similarities and differences between ten different versions of neutral theory. Two central predictions of neutral theory are that species abundance distributions will follow a zero-sum multinomial distribution and that community composition will change over space due to dispersal limitation. We review all published empirical tests of neutral theory. With the exception of one type of test, all tests fail to support neutral theory. We identify and perform several new tests. Specifically, we develop a set of best practices for testing the fit of the zero-sum multinomial (ZSM) vs. a lognormal null hypothesis and apply this to a data set, concluding that the lognormal outperforms neutral theory on robust tests. We explore whether a priori parameterization of neutral theory is possible, and we conclude that it is not. We show that non-curve-fitting predictions readily derived from neutral theory are easily falsifiable. In toto, there is a current overwhelming weight of evidence against neutral theory. We suggest some next steps for neutral theory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,101 | 0,423 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».