Tuning the Voices of a Choir: Detecting Ecological Gradients in Time-Series Populations
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a new approach-the Principal Component Gradient Analysis (PCGA)-to detect ecological gradients in time-series populations, i.e. several time-series originating from different individuals of a population. Detection of ecological gradients is of particular importance when dealing with time-series from heterogeneous populations which express differing trends. PCGA makes use of polar coordinates of loadings from the first two axes obtained by principal component analysis (PCA) to define groups of similar trends. Based on the mean inter-series correlation (rbar) the gain of increasing a common underlying signal by PCGA groups is quantified using Monte Carlo Simulations. In terms of validation PCGA is compared to three other existing approaches. Focusing on dendrochronological examples, PCGA is shown to correctly determine population gradients and in particular cases to be advantageous over other considered methods. Furthermore, PCGA groups in each example allowed for enhancing the strength of a common underlying signal and comparably well as hierarchical cluster analysis. Our results indicate that PCGA potentially allows for a better understanding of mechanisms causing time-series population gradients as well as objectively enhancing the performance of climate transfer functions in dendroclimatology. While our examples highlight the relevance of PCGA to the field of dendrochronology, we believe that also other disciplines working with data of comparable structure may benefit from PCGA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».