Nearest-neighbor contingency table analysis of spatial segregation for several species
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
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Abstract
AbstractSpatial segregation of species occurs when a species is more likely to be located in the vicinity of conspecifics. This can be investigated by mapping and identifying all locations in a study area, then analyzing the nearest-neighbor contingency table, where each location is classified by its species and the species of its nearest neighbor. Nearest-neighbor contingency tables for two species can be analyzed using the methods in Dixon (1994). Here, I present methods to analyze contingency tables for any number of species. Calculation and interpretation of the multispecies contingency table are illustrated by two examples: spatial segregation of species in a swamp forest, with five types of points (Fraxinus caroliniana, Nyssa sylvatica, Nyssa aquatica, Taxodium disticum, and “other species”), and spatial segregation in the gamodioecious tree Nyssa aquatica, with three types of points (male, female, and juvenile). Two issues that affect the results and their interpretation are the choice of randomization (random labelling or toroidal rotation) and the choice of test (pairwise or multispecies).Résumé:La ségrégation spatiale des espèces se produit lorsqu’une espèce est plus susceptible de se trouver à proximité de conspécifiques. Ce phénomène peut être étudié en cartographiant et en identifiant tous les individus dans l’aire d’étude, puis en analysant les données grâce à un tableau de contingence du plus proche voisin, où chaque individu localisé est classé selon l’espèce à laquelle il appartient et selon l’espèce voisine la plus proche. Les tableaux de contingence du plus proche voisin établis pour deux espèces peuvent être analysés en suivant les méthodes décrites par Dixon (1994). Dans ce travail, on décrit des méthodes permettant d’analyser des tableaux de contingence quel que soit le nombre d’espèces. Le calcul et l’interprétation du tableau de contingence à espèces multiples sont illustrés par deux exemples. Dans un cas, il s’agit de la ségrégation spatiale d’espèces de marécages où cinq espèces ou groupe d’espèces sont analysés (Fraxinus caroliniana, Nyssa sylvatica, Nyssa aquatica, Taxodium disticum et un groupe formé d’autres espèces). Dans l’autre exemple, la ségrégation spatiale de l’arbre gamodioïque Nyssa aquatica pour trois caractères (individus mâles, femelles ou immatures) a été étudiée. Les résultats et leur interprétation peuvent varier selon le type de permutation utilisé et le test employé (analysant deux espèces à la fois ou plusieurs espèces de façon simultanée).Key Words: Spatial patternPoint processDioecious plantToroidal rotationRandom labellingMots-clés:: Répartition spatialeProcessus de pointsPlante dioïqueRotation toroïdaleDésignation au hasard des attributs
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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 | 0.001 |
| 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) | 0.003 | 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 it