Unpacking the ‘black box’: Improving ecological interpretation of regression‐based models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Many tree species distribution models use black‐box machine learning techniques that often neglect interpretative aspects and instead focus mainly on maximizing predictive accuracy. In this study, we outline an interpretative modelling framework to gain better ecological insights while mapping abundance patterns of six North American species. Location Continental United States and Canada. Methods We develop an innovative procedure using regression trees by stabilizing variance, and mapping dominant rules which we term ‘optimized regression tree bagging for interpretation and mapping’ (ORTBIM). We apply this technique to understand ecological features influencing the abundance patterns of three eastern ( Pinus strobus , Acer saccharum and Quercus montana ), and three western ( Picea engelmannii , Pinus ponderosa and Pseudotsuga menziesii ) tree species in North America. For these species, we assess and map the dominant climate–terrain interactions that partly determine abundance patterns in the eastern and western regions. In the process, we examine the role of varying responses and scales and explore finer‐scale species climate–terrain niches and non‐linear relationships. Results Our study emphasizes the prominent role of elevation and heat–moisture variables in the west and the greater importance of seasonal precipitation and seasonal temperature in the east. The abundance patterns under future climate (SSP5‐8.5) show climate–terrain habitats shifting northward and westward into Canada and Alaska for the eastern species, and predominantly north‐westward for the western species. Conclusion Our interpretative modelling framework can be used to gain a more comprehensive understanding of the abundance patterns across the full species range, formulate better predictive models and facilitate improved management practices under climate change.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».