The sample size of the typical ecological correlation coefficient is small and slowly declining
Notice bibliographique
Résumé
Larger sample sizes are desirable because they minimize sampling error. However, they are not the only desideratum, and it is unknown if sample sizes in ecology trade off with other desiderata. Here I describe the typical sample size of ecological studies reporting correlation coefficients, describe how sample sizes have changed over time, and develop a hypothesis to explain these changes. Using a database of over 16 000 correlation coefficients reported in 232 meta‐analyses covering a wide range of ecological topics, I find that the median sample size of these 16 000+ correlation coefficients is just 30 observations. This implies that the majority of ecological correlation coefficients likely have low statistical power against the null hypothesis of zero correlation. The typical sample size of an ecological correlation coefficient has decreased slowly since WW II. Decreasing sample sizes may reflect changing research practices. Recent ecology papers tend to report more correlation coefficients, with smaller sample sizes, than they did decades ago. Ecologists today may be choosing to measure more correlations among more variables than ecologists decades ago, even at the cost of smaller sample sizes per correlation. Further research is needed to identify other factors that might drive declining sample sizes of ecological correlation coefficients, and to determine if ecological sample sizes are declining more broadly. It is unclear if declining sample sizes represent a systemic problem for ecological research, given that large sample size is only one of many desiderata in scientific research, and that large sample sizes may trade off with other desiderata. But the trend towards smaller sample sizes should be recognized so that its implications can be discussed.
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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 | 0,174 | 0,494 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».