Changing philosophies and tools for statistical inferences in behavioral 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
Recent developments in ecological statistics have reached behavioral ecology, and an increasing number of studies now apply analytical tools that incorporate alternatives to the conventional null hypothesis testing based on significance levels. However, these approaches continue to receive mixed support in our field. Because our statistical choices can influence research design and the interpretation of data, there is a compelling case for reaching consensus on statistical philosophy and practice. Here, we provide a brief overview of the recently proposed approaches and open an online forum for future discussion (https://bestat.ecoinformatics.org/). From the perspective of practicing behavioral ecologists relying on either correlative or experimental data, we review the most relevant features of information theoretic approaches, Bayesian inference, and effect size statistics. We also discuss concerns about data quality, missing data, and repeatability. We emphasize the necessity of moving away from a heavy reliance on statistical significance while focusing attention on biological relevance and effect sizes, with the recognition that uncertainty is an inherent feature of biological data. Furthermore, we point to the importance of integrating previous knowledge in the current analysis, for which novel approaches offer a variety of tools. We note, however, that the drawbacks and benefits of these approaches have yet to be carefully examined in association with behavioral data. Therefore, we encourage a philosophical change in the interpretation of statistical outcomes, whereas we still retain a pluralistic perspective for making objective statistical choices given the uncertainties around different approaches in behavioral ecology. We provide recommendations on how these concepts could be made apparent in the presentation of statistical outputs in scientific papers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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