Exploiter l'approche hiérarchique bayésienne pour la modélisation statistique de structures spatiales. Application en écologie des populations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For most ecological questions, the random processes studied are spatially structured and come from the combined effect of several observed or unobserved random variables interacting at various scales. In practice, when data can't be directly treated with traditional spatial structures, observations are often considered as independent. Moreover, the usual models are often based on hypotheses that are too simple with regards to the complexity of the studied phenomena. In the present work, the hierarchical modelling framework is combined with some spatial statistics tools to build specific functional random structures for complex and spatially structured phenomena in population ecology. Model inference is done under the bayesian framework using MCMC algorithms. In the first part, a spatial hierarchical model (called Geneclust) is developed to identify genetically homogeneous populations when genetic diversity varies continuously in space. A hidden Markov random field, used to model the spatial structure of genetic diversity, is combined with a bivariate model for the occurrence of genotypes to take into account the possible occurrence of inbreeding in some natural populations. In the second part of the thesis, a particular compound Poisson process, called law of leaks, is presented from the hierarchical point of view. The goal was to describe the process of sampling living organisms. This approach explicitly confronts the technical issue of modelling continuous zero-inflated data from sampling characterized many zero values and variable sampling effort. This model is combined with different area-based models to add spatial dependencies between geographical units then with a bivariate gaussian random field built by process convolutions to model the joint spatial distribution of two species. The fitting and predictive capacities of the different hierarchical models are compared to the traditional models from simulated and real data (Scandinavian brown bears, epibenthic invertebrates in Saint-Lawrence Gulf (Canada)
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle