A comparative evaluation of five common pairwise tests of species association
Notice bibliographique
Résumé
Researchers have long viewed patterns of species association as key to understanding the processes that structure communities. Community-level tests of species association have received the most attention; however, pairwise species associations may offer greater opportunity for linking patterns to specific mechanisms. Although several tests of pairwise association have been developed, there remain gaps in our understanding of their performance. Consequently, it is unclear whether these methods reliably detect patterns of association, or if any one method is superior. We maximized association patterns for single species pairs in synthetic community matrices and examined how accurately five pairwise association tests found that pair, while not finding others (i.e., type I and II error rates). All tests are more likely to miss patterns of association than to falsely detect them. When we maximized association for a species pair that included one or more rare or common species, tests were frequently unable to identify that pair as significantly associated. Consequently, these tests are best suited for identifying significant associations between pairs of species that occur in an intermediate number of samples; for such pairs, three of the five tests considered here detected 100% of the pairs for which we maximized associations.
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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 | 0,077 | 0,273 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».