Generalized affiliation indices extract affiliations from social network data
Notice bibliographique
Résumé
Summary In the analysis of animal social networks, a common challenge has been distinguishing affiliations – active preferences of pairs of individuals to interact or associate with one another – from other, structural, causes of association or interaction. Such structural factors can include patterns of use of the habitat in time and space, gregariousness and differential association rates among age/sex classes. In an approach with similarities to the multiple regression quadratic assignment procedures test, we suggest calculating generalized affiliation indices as the residuals from a regression of the measures of association or interaction on structural predictor variables, such as gregariousness and spatiotemporal overlap. If the original data are association indices or counts of interactions, then generalized linear models with binomial or Poisson error structures, respectively, can be used in place of linear regression. Anscombe or deviance residuals can be used to assess the significance of particular affiliation indices. Generalized affiliation indices can be used as the weights of links in a social network representation. They can then be portrayed in network diagrams or cluster diagrams and used to calculate network statistics, to delineate communities by maximizing modularity and to test for overall affiliation using data‐stream permutation tests. We evaluate the effectiveness of such generalized affiliation indices using simulated and real association data, finding that the method removes much of the effect of structural variables on association patterns, revealing real affiliations. While the approach is very promising, it is limited by the extent to which the input predictor variables represent important structural factors.
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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 | 0,001 | 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 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 ».