Comparative analysis of principal components can be misleading
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative geneticists long ago recognized the value of studying evolution in a multivariate framework (Pearson, 1903). Due tolinkage, pleiotropy, coordinated selection and mutational covariance, the evolutionary response in any phenotypic trait can only be properly understood in the context ofother traits (Lande, 1979; Lynch and Walsh, 1998). This is of course also well-appreciated bycomparative biologists. However, unlike in quantitative genetics, most of the statistical and conceptual tools for analyzing phylogenetic comparative data (recently reviewed in Pennell and Harmon, 2013) are designed for analyzing a single trait (but see, for example Revell and Harmon, 2008; Revell and Harrison, 2008; Hohenlohe and Arnold, 2008; Revell and Collar, 2009; Schmitz and Motani, 2011; Adams, 2014b). Indeed, even classical approaches for testing for correlated evolution between two traits (e.g., Felsenstein, 1985; Grafen, 1989; Harvey and Pagel, 1991) are not actually multivariate as each trait is assumed to have evolved under a process that is independent of the state of the other (Hansen and Orzack, 2005; Hansen and Bartoszek, 2012). As a result of these limitations, researchers with multivariate datasets are often faced with a choice: analyze each trait as if they were independent or else decompose the dataset into statistically independent set of traits, such that each set can be analyzed with the univariate methods.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».