Variance heterogeneity, transformations, and models of species abundance: a cautionary tale
Notice bibliographique
Résumé
Ecological systems have intrinsic heterogeneity. Counts of abundances of species often show heterogeneity of variances among observational groups or populations. This is most often dealt with by using a transformation of the data followed by a traditional statistical analysis that requires homogeneity. Such an approach is extremely useful when the meanvariance relationship is consistent across the data set. In some situations, however, the meanvariance relationship does not stay constant, e.g., the degree of spatial aggregation of organisms can change in space and time. In these cases, transforming the data to "fix" the problem of heterogeneity can result in apparently grossly inflated type I error. The use of a transformation alters the model under test and also has an important effect on the spatial scale of the hypothesis. The use of nonparametric alternatives, such as permutation or bootstrap tests, does not solve this problem. Explicit models of these kinds of distributional changes, where they occur, are necessary.
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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 | 0,020 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».