Statistical modeling of patterns in annual reproductive rates
Notice bibliographique
Résumé
Reproduction by individuals is typically recorded as count data (e.g., number of fledglings from a nest or inflorescences on a plant) and commonly modeled using Poisson or negative binomial distributions, which assume that variance is greater than or equal to the mean. However, distributions of reproductive effort are often underdispersed (i.e., variance < mean). When used in hypothesis tests, models that ignore underdispersion will be overly conservative and may fail to detect significant patterns. Here we show that generalized Poisson (GP) and Conway-Maxwell-Poisson (CMP) distributions are better choices for modeling reproductive effort because they can handle both overdispersion and underdispersion; we provide examples of how ecologists can use GP and CMP distributions in generalized linear models (GLMs) and generalized linear mixed models (GLMMs) to quantify patterns in reproduction. Using a new R package, glmmTMB, we construct GLMMs to investigate how rainfall and population density influence the number of fledglings in the warbler Oreothlypis celata and how flowering rate of Heliconia acuminata differs between fragmented and continuous forest. We also demonstrate how to deal with zero-inflation, which occurs when there are more zeros than expected in the distribution, e.g., due to complete reproductive failure by some individuals.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».