Measuring individual differences in reaction norms in field and experimental studies: a power analysis of random regression models
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
Summary 1. Interest in measuring individual variation in reaction norms using mixed‐effects and, more specifically, random regression models have grown apace in the last few years within evolution and ecology. However, these are data hungry methods, and little effort to date has been put into understanding how much and what kind of data we need to collect in order to apply these models usefully and reliably. 2. We conducted simulations to address three central questions. First, what is the best sampling strategy to collect sufficient data to test for individual variation using random regression models? Second, on occasions when precision is difficult to assess, can we be confident that a failure to detect significant variance in plasticity using random regression represents a biological reality rather than a lack of statistical power? Finally, does the common practice of censoring individuals with one or few repeated measures improve or reduce power to estimate individual variation in random regressions? 3. We have also developed a series of easy‐to‐use functions in the ‘pamm’ statistical package for R, which is freely available, that will allow researchers to conduct similar power analyses tailored more specifically to their own data. 4. Our results reveal potentially useful rules of thumb: large data sets ( N > 200) are needed to evaluate the variance of individual‐specific slopes; a number of individuals/number of observations per individual ratio of approximately 0·5 consistently yielded the highest power to detect random effects; individuals with one or few observations should not generally be censored as this reduces power to detect variance in plasticity. 5. We discuss the wider implications of these simulations and remaining challenges and suggest a new way to standardize results that would better facilitate the comparison of findings across empirical studies.
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) | 0,000 | 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