<scp> <i>tinyVAST</i> </scp> : R Package With an Expressive Interface to Specify Lagged and Simultaneous Effects in Multivariate Spatio‐Temporal Models
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».