Harnessing the Full Power of Data to Characterise Biological Scaling Relationships
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Describing Scaling Relationships Scaling relationships are a central feature of global ecology, quantifying general biological patterns across broad spatial and temporal scales. Traditionally characterised as scale‐invariant power laws, the scope of biological scaling has expanded in recent decades to include log–log curvilinearity and exponential functions. In macroecology and biogeography, a major focus is on quantifying these general relationships using empirical data, comparing observations across datasets and testing their consistency with theoretical predictions. This is typically accomplished by fitting linear models to log‐transformed data, estimating slopes (representing scaling exponents or exponential rate constants) and 95% confidence intervals (CIs), and evaluating whether these CIs align with empirical observations or theoretical predictions. Challenges of Existing Methods The accuracy of general slope estimates depends critically on the distribution of data across the range of the abscissa. When observations are unevenly distributed, with clustering in some portions of the range, slope and CI estimates become biased toward regions of higher data density. This imbalance increases the risk of type I or II errors, potentially leading to erroneous conclusions in comparisons of data with observations or predictions. Bootstrapping Enables Accurate Estimates of Scaling Relationships We introduce a novel bootstrapping approach to address data imbalance in biological scaling analyses that improves the accuracy of general slope and CI estimates. This method enables more precise comparisons with empirical observations and theoretical predictions. We validate the approach by accurately reproducing a known slope from plant height‐diameter data. Additionally, we demonstrate that fitting linear models to imbalanced and balanced metabolic rate‐body mass data yields different slope estimates, leading to different conclusions regarding agreement between data and theory. Finally, we evaluate three common data processing methods and show that model fits to balanced data are superior for reliable quantification of general scaling relationships.
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 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 | 0,015 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».