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Enregistrement W4409131950 · doi:10.1111/geb.70035

<scp> <i>tinyVAST</i> </scp> : R Package With an Expressive Interface to Specify Lagged and Simultaneous Effects in Multivariate Spatio‐Temporal Models

2025· article· en· W4409131950 sur OpenAlexaff
James T. Thorson, Sean C. Anderson, Pamela Goddard, Christopher N. Rooper

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Geostatistics and Mapping
Établissements canadiensFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultivariate statisticsR packageMultivariate analysisEcologyInterface (matter)Computer scienceGeographyBiologyProgramming languageMachine learningMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Aim Multivariate spatio‐temporal models are widely applicable, but specifying their structure is complicated and may inhibit wider use. We introduce the R package tinyVAST from two viewpoints: the software user and the statistician. Innovation From the user viewpoint, tinyVAST adapts a widely used formula interface to specify generalised additive models and combines this with arguments to specify spatial and spatio‐temporal interactions among variables. These interactions are specified using arrow notation (from structural equation models) or an extended arrow‐and‐lag notation that allows simultaneous, lagged and recursive dependencies among variables over time. The user also specifies a spatial domain for areal (gridded), continuous (point‐count) or stream‐network data. From the statistician viewpoint, tinyVAST constructs sparse precision matrices representing multivariate spatio‐temporal variation, and parameters are estimated by specifying a generalised linear mixed model (GLMM). This expressive interface encompasses vector autoregressive, empirical orthogonal functions, spatial factor analysis and ARIMA models. Main Conclusion To demonstrate, we fit to data from two survey platforms sampling corals, sponges, rockfishes and flatfishes in the Gulf of Alaska and Aleutian Islands. We then compare eight alternative model structures using different assumptions about habitat drivers and survey detectability. Model selection suggests that towed‐camera and bottom trawl gears have spatial variation in detectability but sample the same underlying density of flatfishes and rockfishes and that rockfishes are positively associated with sponges while flatfishes are negatively associated with corals. We conclude that tinyVAST can be used to test complicated dependencies representing alternative structural hypotheses for research and real‐world policy evaluation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,661

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,219 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations20
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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