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Reinterpreting maximum entropy in ecology: a null hypothesis constrained by ecological mechanism

机译：在生态学中重新诠释最大熵：由生态机制约束的零假设

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Simplified mechanistic models in ecology have been criticised for the fact that a good fit to data does not imply the mechanism is true: pattern does not equal process. In parallel, the maximum entropy principle (MaxEnt) has been applied in ecology to make predictions constrained by just a handful of state variables, like total abundance or species richness. But an outstanding question remains: what principle tells us which state variables to constrain? Here we attempt to solve both problems simultaneously, by translating a given set of mechanisms into the state variables to be used in MaxEnt, and then using this MaxEnt theory as a null model against which to compare mechanistic predictions. In particular, we identify the sufficient statistics needed to parametrise a given mechanistic model from data and use them as MaxEnt constraints. Our approach isolates exactly what mechanism is telling us over and above the state variables alone.
机译：生态学中的简化机制模型被批评为良好的拟合并不意味着机制是真的：模式不平等的过程。 并行地，最大熵原理（MaxEnt）已应用于生态学中，以使预测由少数状态变量受到限制，例如总丰富或物种丰富。 但是一个杰出的问题仍然存在：什么原则告诉我们哪些州变量约束？ 在这里，我们试图通过将给定的一组机制转换为在MaxEnt中使用的状态变量中同时解决这两个问题，然后使用该最大理论作为用于比较机械预测的空模型。 特别是，我们确定参数来自数据的给定机械模型所需的足够统计数据，并将其用作最大限制。 我们的方法恰好隔离了哪种机制，在州变量上方告诉我们。

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