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Enregistrement W4394578877 · doi:10.1111/oik.10722

Coordinated distributed experiments in ecology do not consistently reduce heterogeneity in effect size

2024· article· en· W4394578877 sur OpenAlexaff
Julia Bebout, Jeremy W. Fox

Notice bibliographique

RevueOikos · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStudy heterogeneitySpatial heterogeneitySample size determinationMeta-analysisPairwise comparisonStatisticsEcologyVariance (accounting)Contrast (vision)EconometricsBiologyMathematicsComputer scienceConfidence intervalEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecological meta‐analyses usually exhibit high relative heterogeneity of effect size: most among‐study variation in effect size represents true variation in mean effect size, rather than sampling error. This heterogeneity arises from both methodological and ecological sources. Methodological heterogeneity is a nuisance that complicates the interpretation of data syntheses. One way to reduce methodological heterogeneity is via coordinated distributed experiments, in which investigators conduct the same experiment at different sites, using the same methods. We tested whether coordinated distributed experiments in ecology exhibit 1) low heterogeneity in effect size, and 2) lower heterogeneity than meta‐analyses, using data on 17 effects from eight coordinated distributed experiments, and 406 meta‐analyses. Consistent with our expectations, among‐site heterogeneity typically comprised <50% of the variance in effect size in distributed experiments. In contrast, heterogeneity within and among studies typically comprised >90% of the variance in effect size in meta‐analyses. However, this difference largely reflected the small size of most coordinated distributed experiments, and was no longer significant after controlling for size (number of studies or sites). These results are consistent with the hypothesis that methodological heterogeneity rarely comprises a substantial fraction of variance in effect size in ecology. We also conducted pairwise comparisons of absolute heterogeneity between coordinated distributed experiments and meta‐analyses on the same topics. Coordinated distributed experiments did not consistently exhibit lower absolute heterogeneity in effect size than meta‐analyses on the same topics. Our findings suggest that coordinated distributed experiments rarely increase uniformity of results by reducing methodological heterogeneity. Our results help refine the numerous distinct reasons for conducting coordinated distributed experiments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,379
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,602
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3790,602
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,027
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0070,006
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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