A pluralistic framework for measuring, interpreting and decomposing heterogeneity in meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Measuring heterogeneity, or inconsistency, among effect sizes is a crucial step for interpreting meta‐analytic evidence across diverse taxonomic groups and spatiotemporal contexts. However, ecologists and evolutionary biologists often interpret overall mean effects (mean population effects) as consistent across contexts, either explicitly or implicitly, without properly quantifying and interpreting heterogeneity. Here, we present a pluralistic approach that aims to quantify heterogeneity by introducing complementary metrics, each of which decomposes heterogeneity into within‐study, between‐study and between‐species (species and phylogenetic) variances. These metrics include the traditional I 2 (variance‐standardized metric), the newly derived coefficient of variation for heterogeneity ( CVH family; mean‐standardized metric), the second‐order coefficient of variation ( M family; variance–mean‐standardized metric) and their stratified variants. To demonstrate the benefits of the combined use of these measures, we synthesize heterogeneity estimates from 512 ecological and evolutionary meta‐analyses. We show that total heterogeneity (variance of true effects) is, on average, 10 times larger than statistical noise (sampling error variance), contributing to 91% of the observed variance (median I 2 = 91%). This amount of heterogeneity is nearly twice the size of the mean population effect (median CVH = 1.8 and M = 0.6), indicating substantial variation among studies within a meta‐analysis. Moreover, different effect size types yield different values of heterogeneity metrics because they are inherently influenced by statistical properties of their effect size estimators. As such, comparisons of heterogeneity across effect size types should be made with caution, albeit the proposed heterogeneity metrics are unit‐free. Our large‐scale synthesis also provides new benchmarks for the interpretation of heterogeneity and recommendations on how to quantify and report heterogeneity. New extensions for stratifying heterogeneity metrics will clarify our understanding of the generalisability, and at what level of meta‐analytic effects in ecology and evolution.
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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 | 0,268 | 0,408 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».