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Enregistrement W2900609968 · doi:10.1111/geb.12841

Phylogenetically weighted regression: A method for modelling non‐stationarity on evolutionary trees

2018· article· en· W2900609968 sur OpenAlexaff
T. Jonathan Davies, James Regetz, E. M. Wolkovich, Brian J. McGill

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDivision of Environmental Biology
Mots-clésPhylogenetic treeBiologyCladePhylogenetic comparative methodsEvergreenAllometryPhylogeneticsEcologyRange (aeronautics)RegressionDeciduousEvolutionary biologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Closely related species tend to resemble each other in their morphology and ecology because of shared ancestry. When exploring correlations between species traits, therefore, species cannot be treated as statistically independent. Phylogenetic comparative methods (PCMs) attempt to correct statistically for this shared evolutionary history. Almost all such approaches, however, assume that correlations between traits are constant across the tips of the tree, which we refer to as phylogenetic stationarity. We suggest that this assumption of phylogenetic stationarity might be often violated and that relationships between species traits might evolve alongside clades, for example, owing to the effects of unmeasured traits or other latent variables. Specific examples range from shifts in allometric scaling relationships between clades (e.g., basal metabolic rate and body mass in endotherms, and tree diameter and biomass in trees) to the differing relationship between leaf mass per area and shade tolerance in deciduous versus evergreen trees and shrubs. Innovation Here, we introduce an exploratory modelling framework, phylogenetically weighted regression, which represents an extension of geographically weighted regression (GWR) used in spatial studies, to allow non‐stationarity in model parameters across a phylogenetic tree. We demonstrate our approach using empirical data on flowering time and seed mass from a well‐studied plant community in southeastern Sweden. Our model reveals strong, diverging trends across the phylogeny, including changes in the sign of the relationship between clades. Main conclusions By allowing for phylogenetic non‐stationarity, we are able to detect shifting relationships among species traits that would be obscured in traditional PCMs; thus, we suggest that PWR might be an important exploratory tool in the search for key missing variables in comparative analyses.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,255 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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