Ecological and biogeographic null hypotheses for comparing rarefaction curves
Notice bibliographique
Résumé
The statistical framework of rarefaction curves and asymptotic estimators allows for an effective standardization of biodiversity measures. However, most statistical analyses still consist of point comparisons of diversity estimators for a particular sampling level. We introduce new randomization methods that incorporate sampling variability encompassing the entire length of the rarefaction curve and allow for statistical comparison of i ≥2 individual‐based, sample‐based, or coverage‐based rarefaction curves. These methods distinguish between two distinct null hypotheses: the ecological null hypothesis ( H 0eco ) and the biogeographical null hypothesis ( H 0biog ). H 0eco states that the i samples were drawn from a single assemblage, and any differences among them in species richness, composition, or relative abundance reflect only sampling effects. H 0biog states that the i samples were drawn from assemblages that differ in their species composition but share similar species richness and species abundance distributions. To test H 0eco , we created a composite rarefaction curve by summing the abundances of all species from the i samples. We then calculated a test statistic Z eco , the (cumulative) summed areas of difference between each of the i individual curves and the composite curve. For H 0biog , the test statistic Z biog was calculated by summing the area of difference between all possible pairs of the i individual curves. Bootstrap sampling from the composite curve ( H 0eco ) or random sampling from different simulated assemblages using alternative abundance distributions ( H 0biog ) was used to create the null distribution of Z , and to provide a frequentist test of Z | H 0 . Rejection of H 0eco does not pinpoint whether the samples differ in species richness, species composition, and/or relative abundance. In benchmark comparisons, both tests performed satisfactorily against artificial data sets randomly drawn from a single assemblage (low Type I error). In benchmark comparisons with different species abundance distributions and richness, the tests had adequate power to detect differences among curves (low Type II error), although power diminished at small sample sizes and for small differences among underlying species rank abundances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».