Causation, not collinearity: Identifying sources of bias when modelling the evolution of brain size and other allometric traits
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Notice bibliographique
Résumé
Many biological traits covary with body size, resulting in an allometric relationship. Identifying the evolutionary drivers of these traits is complicated by possible relationships between a candidate selective agent and body size itself, motivating the widespread use of multiple regression analysis. However, the possibility that multiple regression may generate misleading estimates when predictor variables are correlated has recently received much attention. Here, we argue that a primary source of such bias is the failure to account for the complex causal structures underlying brains, bodies, and agents. When brains and bodies are expected to evolve in a correlated manner over and above the effects of specific agents of selection, neither simple nor multiple regression will identify the true causal effect of an agent on brain size. This problem results from the inclusion of a predictor variable in a regression analysis that is (in part) a consequence of the response variable. We demonstrate these biases with examples and derive estimators to identify causal relationships when traits evolve as a function of an existing allometry. Model mis-specification relative to plausible causal structures, not collinearity, requires further consideration as an important source of bias in comparative analyses.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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