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Improving relevance and efficiency of statistical models in ecology : extension of sigmoid functions in the context of the study of the distribution of biodiversity
No full textLa modélisation est un outil majeur en écologie pour décrire et comprendre les écosystèmes ou prédire leur réponse. Nous nous sommes intéressés aux modèles non-linéaires de forme sigmoïdale en macro-écologie avec pour objectif de mieux les définir, d’en comprendre les limites et de proposer des améliorations. Nous les avons d’abord étudiés dans des modèles de biodiversité hiérarchiques Bayésiens.Nous avons démontré que la prise en compte de variations aléatoires de différents paramètres de fonctions sigmoïdales avait un impact sur l’estimation des effets. Nous nous sommes ensuite intéressés aux modèles linéaires généralisés binomiaux binaires pour lesquels nous avons comparé la fonction classique logistique à d’autres fonctions sigmoïdales dont les asymptotes étaient estimées. Cela a permis de mettre en évidence les erreurs d’estimation induites par l’utilisation de la fonction logistique classique si les données ne sont pas cohérentes avec ce modèle. Enfin, nous avons appliqué ces fonctions logistiques avec asymptotes estimées dans le cadre de modèles d’occurrence hiérarchiques multi-espèces, grâce auxquels nous avons pu établir un intérêt probable de l’estimation des asymptotes. Les résultats instables ne nous ont pas permis de développer des conclusions écologiques. Lors de ces différents travaux, nous avons utilisé différents outils d’évaluation et interprétation des modèles, et prôné leur utilisation conjointe. En conclusion, nous avons développé de nouveaux modèles statistiques non-linéaires sigmoïdaux, qui sont de nouveaux outils pour l’écologue permettant d’enrichir sa palette pour mieux estimer les relations entre des variables et des données de biodiversité.Modeling is a major tool in ecology to describe and understand ecosystems or predict their response. We here focused our attention on non-linear sigmoidal models in macroecology, in order to better define them, understand their limitations and suggest improvements. We first studied them in hierarchical Bayesian biodiversity models. We found that taking into account random variations of different parameters of sigmoidal functions has an impact on the estimation of the effects. We then turned our attention to binary binomial generalized linear models for which we compared the classical logistic function to other sigmoidal functions whose asymptotes were estimated. We found strong estimation errors induced by the use of the classical logistic function if the data are not consistent with this model. Finally, we applied these logistic functions with estimated asymptotes in the context of hierarchical joint species occurrence models, thanks to which we were able to demonstrate the usefulness of considering the estimation of asymptotes. However,the unstable results did not allow us to develop ecological conclusions. Throughout, we have used varioustools to better apprehend model evaluation and proposed that they should be used jointly. In conclusion, we have developed new forms of non-linear sigmoidal statistical models, which are new tools for the ecologist allowing to enrich his/her toolbox to better estimate the relationships between ecological variables andbiodiversity data
Améliorer la pertinence et l’efficacité des modèles statistiques en écologie : extension des fonctions sigmoïdes dans le cadre de l’étude de la distribution de la biodiversité
No full textModeling is a major tool in ecology to describe and understand ecosystems or predict their response. We here focused our attention on non-linear sigmoidal models in macroecology, in order to better define them, understand their limitations and suggest improvements. We first studied them in hierarchical Bayesian biodiversity models. We found that taking into account random variations of different parameters of sigmoidal functions has an impact on the estimation of the effects. We then turned our attention to binary binomial generalized linear models for which we compared the classical logistic function to other sigmoidal functions whose asymptotes were estimated. We found strong estimation errors induced by the use of the classical logistic function if the data are not consistent with this model. Finally, we applied these logistic functions with estimated asymptotes in the context of hierarchical joint species occurrence models, thanks to which we were able to demonstrate the usefulness of considering the estimation of asymptotes. However,the unstable results did not allow us to develop ecological conclusions. Throughout, we have used varioustools to better apprehend model evaluation and proposed that they should be used jointly. In conclusion, we have developed new forms of non-linear sigmoidal statistical models, which are new tools for the ecologist allowing to enrich his/her toolbox to better estimate the relationships between ecological variables andbiodiversity data.La modélisation est un outil majeur en écologie pour décrire et comprendre les écosystèmes ou prédire leur réponse. Nous nous sommes intéressés aux modèles non-linéaires de forme sigmoïdale en macro-écologie avec pour objectif de mieux les définir, d’en comprendre les limites et de proposer des améliorations. Nous les avons d’abord étudiés dans des modèles de biodiversité hiérarchiques Bayésiens.Nous avons démontré que la prise en compte de variations aléatoires de différents paramètres de fonctions sigmoïdales avait un impact sur l’estimation des effets. Nous nous sommes ensuite intéressés aux modèles linéaires généralisés binomiaux binaires pour lesquels nous avons comparé la fonction classique logistique à d’autres fonctions sigmoïdales dont les asymptotes étaient estimées. Cela a permis de mettre en évidence les erreurs d’estimation induites par l’utilisation de la fonction logistique classique si les données ne sont pas cohérentes avec ce modèle. Enfin, nous avons appliqué ces fonctions logistiques avec asymptotes estimées dans le cadre de modèles d’occurrence hiérarchiques multi-espèces, grâce auxquels nous avons pu établir un intérêt probable de l’estimation des asymptotes. Les résultats instables ne nous ont pas permis de développer des conclusions écologiques. Lors de ces différents travaux, nous avons utilisé différents outils d’évaluation et interprétation des modèles, et prôné leur utilisation conjointe. En conclusion, nous avons développé de nouveaux modèles statistiques non-linéaires sigmoïdaux, qui sont de nouveaux outils pour l’écologue permettant d’enrichir sa palette pour mieux estimer les relations entre des variables et des données de biodiversité
Les modèles statistiques classiques d’analyse des données binaires, source de biais d’estimation importants?
No full textprésentation power point de 25 diaposInternational audienceLa modélisation statistique de la biodiversité est un enjeu fort pour mieux éclairer les choix de gestion ou suivre l’évolution de la biodiversité par exemple avec des indicateurs. Des outils développés récemment permettent de modéliser la biodiversité spécifique de manière hiérarchique, c’est-à-dire à la fois au niveau espèce, groupe écologique et communauté d’espèces, permettant de partager l’information environnementale entre espèces tout en prenant en compte les corrélations entre espèces. Ces outils utilisent le plus souvent des données de présence-absence d’espèces et utilisent un modèle statistique avec fonction de lien probit qui permet une simplification numérique. S’il est relativement bien établi que le choix entre une fonction de lien logit, probit voire cloglog n’a d’effet que dans des cas où les données sont très nombreuses, nous voulons ici attirer l’attention sur d’autres formes de fonctions de lien, avec asymptotes estimées, qui peuvent grandement changer les résultats. Nous expliquons pourquoi tel devrait être le cas et montrons par un travail de simulation qu’utiliser les fonctions de lien « classiques » peut entrainer des biais importants dans l’estimation de l’importance des effets. Nous illustrerons ce résultat sur un cas réel. Ces résultats ont une portée beaucoup plus générale que celui de notre cadre d’étude
GLM for Generalized Linear Misleading? The need for a logistic function with estimated asymptotes
No full textInternational audienceThe reference approach to study binary data (coded 0 or 1) is the GLM (or GAM) with a Bernoulli distribution, whose canonical link function is the logit function. The inverse function, the classical logistic function, has a lower asymptote fixed at 0.0 and an upper asymptote fixed at 1.0. This constitute a strong auxiliary hypothesis that can have consequences on parameter estimates. We wanted to test the consequences of the hypothesis on the parameter estimation and propose another model with estimation of lower and upper asymptotes.L'approche de référence pour étudier les données binaires (codées 0 ou 1) est le GLM (ou GAM) avec une distribution de Bernoulli, dont la fonction de lien canonique est la fonction logit. La fonction inverse, la fonction logistique classique, a une asymptote inférieure fixée à 0,0 et une asymptote supérieure fixée à 1,0. Ceci constituent une hypothèse auxiliaire forte qui peut avoir des conséquences sur les estimations des paramètres. Nous avons voulu tester les conséquences de l'hypothèse sur l'estimation des paramètres et proposer un autre modèle avec estimation des asymptotes inférieures et supérieures
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
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