Assessing among‐lineage variability in phylogenetic imputation of functional trait datasets
Notice bibliographique
Résumé
Phylogenetic imputation has recently emerged as a potentially powerful tool for predicting missing data in functional traits datasets. As such, understanding the limitations of phylogenetic modelling in predicting trait values is critical if we are to use them in subsequent analyses. Previous studies have focused on the relationship between phylogenetic signal and clade‐level prediction accuracy, yet variability in prediction accuracy among individual tips of phylogenies remains largely unexplored. Here, we used simulations of trait evolution along the branches of phylogenetic trees to show how the accuracy of phylogenetic imputations is influenced by the combined effects of 1) the amount of phylogenetic signal in the traits and 2) the branch length of the tips to be imputed. Specifically, we conducted cross‐validation trials to estimate the variability in prediction accuracy among individual tips on the phylogenies (hereafter ‘tip‐level accuracy’). We found that under a Brownian motion model of evolution (BM, Pagel't λ = 1), tip‐level accuracy rapidly decreased with increasing tip branch‐lengths, and only tips of approximately 10% or less of the total height of the trees showed consistently accurate predictions (i.e. cross‐validation R‐squared >0.75). When phylogenetic signal was weak, the effect of tip branch‐length was reduced, becoming negligible for traits simulated with λ < 0.7, where accuracy was in any case low. Our study shows that variability in prediction accuracy among individual tips of the phylogeny should be considered when evaluating the reliability of phylogenetically imputed trait values. To address this challenge, we describe a Monte Carlo‐based method that allows one to estimate the expected tip‐level accuracy of phylogenetic predictions for continuous traits. Our approach identifies gaps in functional trait datasets for which phylogenetic imputation performs poorly, and will help ecologists to design more efficient trait collection campaigns by focusing resources on lineages whose trait values are more uncertain.
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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) | 0,001 | 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 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 ».