Applying the structural causal model framework for observational causal inference in ecology
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 Ecologists are often interested in answering causal questions from observational data but generally lack the training to appropriately infer causation. When applying statistical analysis (e.g., generalized linear model) on observational data, common statistical adjustments can often lead to biased estimates between variables of interest due to processes such as confounding, overcontrol, and collider bias. To overcome these limitations, we present an overview of structural causal modeling (SCM), an emerging causal inference framework that can be used to determine cause‐and‐effect relationships from observational data. The SCM framework uses directed acyclic graphs (DAGs) to visualize researchers' assumptions about the causal structure of a system or process under study. Following this, a DAG‐based graphical rule known as the backdoor criterion can be applied to determine statistical adjustments (or lack thereof) required to determine causal relationships from observational data. In the presence of unobserved confounding variables, an additional rule called the frontdoor criterion can be employed to determine causal effects. Here, we use simulated ecological examples to review how the backdoor and frontdoor criteria can return accurate causal estimates between variables of interest, as well as how biases can arise when these criteria are not used. We further provide an overview of studies that have applied the SCM framework in ecology. SCM, along with its application of DAGs, has been widely used in other disciplines to make valid causal inferences from observational data. Their use in ecology holds tremendous potential for quantifying causal relationships and investigating a range of ecological questions without randomized experiments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle