A UNIFIED STRATEGY FOR ESTIMATING AND CONTROLLING SPATIAL, TEMPORAL AND PHYLOGENETIC AUTOCORRELATION IN ECOLOGICAL MODELS
Bibliographic record
Abstract
UMA ESTRATÉGIA UNIFICADA PARA A ESTIMATIVA DE COMPONENTES ESPACIAIS, TEMPORAIS E FILOGENÉTICOS EM MODELOS ECOLÓGICOS. O objetivo deste trabalho é de expor aos ecólogos o problema relacionado aos testes de inferência estatística quando os dados são autocorrelacionados e apresentar uma técnica relativamente nova que pode ser facilmente incorporada a análises estatísticas para controlar os erros causados pela autocorrelação. Além disso, eu demonstro a flexibilidade deste método utilizando três tipos de dados que são importantes em análises ecológicas: dados temporais, espaciais e filogenéticos. Neste trabalho, eu reitero que não é toda a variação autocorrelacionada que afeta as inferências estatísticas e que é importante controlar apenas o componente de variação responsável. Assim, análises estatísticas devem ser realizadas com o objetivo de separar o componente de variação autocorrelacionada � que causa erros em testes de hipóteses � do componente que pode ser importante para a compreensão de processos ecológicos, como processos contagiosos (e.g., dispersão), estruturando padrões de distribuição espacial em espécies.\n\nPalavras-chaves: Inferência estatística, Preditores, Autocorrelação, Análise eigenfunction.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".