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Controlling the false discovery rate and increasing statistical power in ecological studies

2006· article· en· W2157983306 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophy and History of Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Michigan
Mots-clésFalse discovery rateBonferroni correctionMultiple comparisons problemNull hypothesisHarmStatistical powerComputer scienceEconometricsNull (SQL)StatisticsMathematicsData miningPsychologyBiologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecologists routinely use Bonferroni-based methods to control the alpha inflation associated with multiple hypothesis testing, despite the aggravating loss of power incurred. Some critics call for abandonment of this approach of controlling the familywise error rate (FWER), contending that too many unwary researchers have adopted it in the name of scientific rigour even though it often does more harm than good. We do not recommend rejecting multiplicity correction altogether. Instead, we recommend using an alternative approach. In particular, we advocate the Benjamini–Hochberg and related methods for controlling the false discovery rate (FDR). Unlike the FWER approach, which safeguards against falsely rejecting even a single null hypothesis, the FDR approach controls the rate at which null hypotheses are falsely rejected (i.e., false discoveries are made). The FDR approach represents a compromise between outright refusal to control for multiplicity, which maximizes alpha inflation, and strict adherence to FWER control, which minimizes power. We review the multiplicity problem, illustrate the advantage of the FDR approach, and promote this approach for widespread adoption in ecology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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