An introduction to event history analyses for ecologists
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
Abstract Efforts to understand the emergence of an event require our ability to measure and understand the dynamics between time in a state (e.g., being alive or a behavior) and the outcome of the state. Studying the main drivers that affect changes in state over time allows researchers to better understand population dynamics and evolutionary processes. Event history analyses provide a range of theoretical and empirical tools to explore the emergence of an event. Their use is still restricted in ecology; however, they are commonly used in human demography. Event history analysis is a powerful tool for measuring the probability that an event occurs at time t . Here, we provide an introductory guide for ecologists who are interested in exploring event history analyses in their research. In the first part of this article, we outline key concepts in event history analyses and present a decision tree, statistical techniques, and their applications to ecological questions. To introduce practical applications of event history analyses, we provide four detailed tutorials, stemming from observational and longitudinal records of events in mammalian and avian species, along with relevant R scripts. We then explain how to interpret and present results of such analyses. Our results show that event history analyses are useful to quantify the effect of factors on the emergence of events. We conclude by highlighting additional strengths, pitfalls, and limitations researchers should be aware of when using such methods. We foresee the use of event history analyses for ecological studies.
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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) | 0,015 | 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 découle