Statistical Methods for Ecological Breakpoints and Prediction Intervals
Notice bibliographique
Résumé
The relationships among ecological variables are usually obtained by fitting statistical models that go through the conditional means of the variables. For example, the nonparametric loess regression model and the parametric piecewise linear regression model - that go through the conditional mean of the response variable given the predictor - are used to analyze simple to complex relationships among variables. In this article, we have proposed to use loess to identify the number and positions of ecological breakpoints, and the piecewise linear regression model to estimate the breakpoints. In contrast, the piecewise linear quantile regression model - which goes through the quantiles of the conditional distribution of the response variable given the predictor - provides much richer information in terms of estimating relationships and breakpoints. We have proposed to use the piecewise linear quantile regression to estimate the breakpoints and thus to obtain prediction intervals of the breakpoints. Three statistical methods have been proposed to construct confidence bands for the ecological response given the human induced disturbances to the nature. The methods are illustrated with two examples from the ecological literature - relating an index of wetlands' fish community health to the amount of human activity in wetlands' adjacent watersheds; and relating the biomass of Cyanobacteria to the Total Phosphorus concentration in Canadian lakes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».