Finding the Missing Piece: Development and Applications of a Data-driven Strategy for Imputation of Mixed-type Trait Datasets
Notice bibliographique
Résumé
Missing values are a prevalent issue in trait datasets and present methodological challenges for researchers. Data may be more complete for larger, charismatic species and less available for smaller-bodied species or those inhabiting understudied regions, which may result in biased inferences when datasets are reduced to species or groups with complete data. Imputation methods offer an alternative to complete-case analysis as they estimate the missing values using observed data, thereby retaining the sample size and statistical power of the study. Phylogenetic imputation methods build upon this concept by co-opting the phylogenetic signal in trait data to improve imputation performance. However, current guidelines for imputation are limited to select taxa and numerical and/or simulated data, and the performances of imputation methods using real, mixed-type (numerical and categorical) trait data are untested. To address these issues, the first study presents a real data-driven simulation strategy for imputation method selection for a given mixed-type dataset. The strategy entails missingness simulations, performance evaluations of candidate methods with and without phylogeny, and application of the best-suited method to test the impact of imputation on target dataset distributions and characteristics. Results indicate that a data-driven method selection approach reduces imputation error and preserves important dataset properties. The second study applies this strategy to datasets of diverse vertebrate groups, testing the performances of imputation methods using real mixed-type biological and environmental traits for 21 taxonomic orders. The comparatively strong performance of Random Forest imputation is apparent across the dataset types, and phylogenetic information appears generally advantageous. However, the exceptions (where imputation performs poorly) are striking and underscore the importance of a data-driven approach toward method selection. The third study illustrates the impact of imputation on biological inferences using a molecular evolution case study. Correlates of molecular rates in fishes are investigated using a complete-case dataset and datasets imputed with and without phylogeny. The role that method choice plays is further illuminated here, as imputed values have a considerable impact on derived inferences. Overall, this thesis contributes a novel strategy and suggestions for trait imputation that span diverse data types at unprecedented taxonomic levels, facilitating new research directions.
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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 | 0,056 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».