Extending Methods for Modeling Heterogeneity in Nest-survival Data Using Generalized Mixed Models
Notice bibliographique
Résumé
Strong interest in nest success has led to advancement in the analysis of nest-survival data.New approaches allow researchers greater flexibility in modeling nest-survival data and provide methods for relaxing assumptions and accounting for potentially important sources of variation.The most flexible method uses linear-logistic models with a random-effects framework to both incorporate potential covariate effects and model remaining heterogeneity.With the goal of increasing the use of more flexible methods, we provide additional detail regarding linear-logistic mixed models and their implementation.We use an example dataset to (1) demonstrate data preparation for analysis in PROC NLMIXED of SAS, (2) describe the use of code for evaluating competing models, (3) illustrate implementation of models with and without random effects and that evaluate potential effects of observer visits to nests, and (4) present methods of obtaining estimates of nest-survival rate for various covariate conditions of interest.We also conduct Monte Carlo simulations to evaluate the performance of linear-logistic mixed models of nest-survival data.We present the results of evaluation for one scenario and show that the estimation procedure as implemented in PROC NLMIXED is effective and that simulation can be used to gain insights into the advantages and disadvantages of various study designs.We encourage the development of further advancements that will allow greater flexibility in modeling.
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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 | 0,061 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».