Analyzing community structure subject to incomplete sampling: hierarchical community model vs. canonical ordinations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recently developing hierarchical community models (HCMs) accounting for incomplete sampling are promising approaches to understand community organization. However, pros and cons of incorporating incomplete sampling in the analysis and related design issues remain unknown. In this study, we comparedHCMand canonical redundancy analysis (RDA) carried out with 10 different dissimilarity coefficients to evaluate how each approach restores true community abundance data sampled with imperfect detection. We conducted simulation experiments with varying numbers of sampling sites, visits, mean detectability and mean abundance. Performance ofHCMwas measured by estimates of “expected” (mean) abundance () and realized abundance (: direct estimate of site‐ and species‐specific abundance). We also comparedHCMand different types ofRDA(normal, partial, and weighted), all performed with the same ten different dissimilarity coefficients, with unequal number of visits to sampling sites. In addition, we applied the models to a virtual survey carried out on the Barro Colorado Island tree plot data for which we know true community abundance. Simulation experiments showed that yielded byHCMbest restored the underlying abundance of constituent species among 12 abundance estimates byHCMandRDAregardless if the sampling was equal or unequal. Mean abundance predominantly affected the performance ofHCMandRDAwhile yielded byHCMhad comparable performance to percentage difference and Gower dissimilarity coefficients ofRDA. Relative performance ofRDAtypes depended on the combination of dissimilarity coefficients and the distribution of sampling effort. Best performance of followed by , percentage difference and Gower dissimilarity were also observed for the analysis of tree plot data, and graphical plots (triplots) based on rather than clearly separated the effects of two environmental covariates on the abundance of constituent species. Under our conditions of model evaluation and the method, we concluded that, in terms of assessing the environmental dependence of abundance,HCMs andRDAcan have comparable performance if we can choose appropriate dissimilarity coefficients forRDA. However, sinceHCMs provide straightforward biological interpretations of parameter estimates and flexibility of the analysis,HCMs would be useful in many situations as well as conventional canonical ordinations.
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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 | 0,018 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».