Using species combinations in indicator value analyses
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Summary Indicator species are often determined using an analysis of the relationship between the species occurrence or abundance values from a set of sites and the classification of the same sites into site groups (habitat types, community types, disturbance states, etc.). It may happen, however, that a particular site group has no indicator species even if its sites have a community composition that is clearly distinct from the sites of other site groups. This motivates an exploration of the indicator value of not only individual species but also species combinations. Here, we present a novel statistical approach to determine indicators of site groups using species data. Unlike traditional indicator value analysis, we allow indicators to be species combinations in addition to single species. We require that all the species forming the combination must occur in the site to use the combination as an indicator. We present a simple algorithm that identifies the set of indicators (each one being either a single species or a species combination) that show high positive predictive value for the target site group. Moreover, we demonstrate the use of the percentage of sites of the site group where at least one of its valid indicators occurs to determine whether the group can be reliably predicted throughout its range. Using a simulation study, we show that if two species are not strongly correlated and their frequency in the data set is larger than the frequency of sites belonging to the site group, the joint occurrence of the two species has higher positive predictive value for the site group than the two species taken independently. We illustrate the proposed method by determining which combinations of vascular plants can be used as indicators for 29 shrubland and forest vegetation types of New Zealand. The proposed methodology extends traditional indicator value analyses and will be useful to develop multispecies ecological or environmental indicators. Further, it will allow newly surveyed sites to be reliably assigned to previously defined vegetation types.
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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 | 0,001 | 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