<i>JNplots</i> : an R package to visualize outputs from the Johnson-Neyman technique for categorical and continuous moderators, including options for phylogenetic regressions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The analysis of two-way interactions in linear models is common in the fields of ecology and evolution, being often present in allometric, macroevolutionary, and experimental studies, among others. However, the interpretation of significant interactions can be incomplete when limited to the examination of model coefficients and significance tests. The Johnson-Neyman technique represents a step forward in the interpretation of significant two-way interactions, allowing the user to examine how changes in the moderator variable, it being categorical or continuous, affect the significance of the relationship between the dependent variable and the predictor. Despite its implementation in several software since its initial development, the available options to perform the method lack certain functionality aspects, including the visualization of regions of non-significance when the moderator is categorical, the implementation of phylogenetic corrections, and more intuitive graphical outputs. Here I present the R package JNplots , which aims to fill gaps left by previous software regarding the calculation and visualization of regions of non-significance when fitting two-way interaction models. JNplots includes two basic functions which allow the user to investigate different types of interaction models, including cases where the moderator variable is categorical or continuous. The user can also specify whether the model to explore should be phylogenetically informed and choose a particular phylogenetic correlation structure to be used. Finally, the functions of JNplots produce plots that are largely customizable and allow a more intuitive interpretation of the interaction term. Here I provide a walkthrough on the use of JNplots using three different examples based on empirical data, each representing a different common scenario in which the package can be useful. Additionally, I present the different customization options for the graphical outputs of JNplots .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,182 | 0,091 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».