Distinguishing within- from between-individual effects: How to use the within-individual centering method for quadratic patterns
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Any average pattern observed at the population level may confound two different types of processes: some processes that occur among individuals and others that occur within individuals. Separating within- from among-individual processes is critical for our understanding of ecological and evolutionary dynamics. The within-individual centering method allows distinguishing within- from among-individual processes and this method has been largely used in ecology to investigate both linear and quadratic patterns. Here we show that two alternative equations could be used for the investigation of quadratic within-individual patterns. We explain under which hypotheses each is valid. Reviewing the literature, we found that mainly one of these two equations has been used by the studies investigating quadratic patterns. Yet this equation could be inappropriate in many cases. We show that these two alternative equations make different assumptions about the shape of the within-individual pattern. The choice of using one equation instead of the other should depend upon the biological process investigated. One equation assumes that all individuals show the same quadratic pattern over the whole range of the explanatory variable whereas the other assumes that the quadratic patterns depend on the average explanatory variable of each individual. We give examples of biological processes corresponding to each equation. Using simulations, we showed that a mismatch between the assumptions made by the equation used to analyze the data and the biological process investigated led to flawed inference affecting both output of model selection and accuracy of estimates. We stress that the equation used should be chosen carefully to ensure that the assumption made about the shape of the within-individual pattern matches the biological process investigated. We hope that this manuscript will encourage the use of the within-individual centering method, promoting its correct application for non-linear relationships.
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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 | 0,041 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».