論文の概要: Interpretability of Graph Neural Networks to Assert Effects of Global Change Drivers on Ecological Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15107v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 11:04:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:25:42.458651
• Title: Interpretability of Graph Neural Networks to Assert Effects of Global Change Drivers on Ecological Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークの生態ネットワークにおけるグローバルな変化要因のアサート効果の解釈可能性
• Authors: Emre Anakok, Pierre Barbillon, Colin Fontaine, Elisa Thebault,
• Abstract要約: ポリニネーターは、自然の生態系や人為的な景観において、植物の繁殖において重要な役割を担っている。 グローバルな変化要因が受粉に与える影響を主張するには、大規模な相互作用、気候、土地利用データが必要である。 グラフニューラルネットワーク(GNN)のような最近の機械学習手法は、そのようなデータセットの分析を可能にするが、それらの結果を解釈することは困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Pollinators play a crucial role for plant reproduction, either in natural ecosystem or in human-modified landscape. Global change drivers,including climate change or land use modifications, can alter the plant-pollinator interactions. To assert the potential influence of global change drivers on pollination, large-scale interactions, climate and land use data are required. While recent machine learning methods, such as graph neural networks (GNNs), allow the analysis of such datasets, interpreting their results can be challenging. We explore existing methods for interpreting GNNs in order to highlight the effects of various environmental covariates on pollination network connectivity. A large simulation study is performed to confirm whether these methods can detect the interactive effect between a covariate and a genus of plant on connectivity, and whether the application of debiasing techniques influences the estimation of these effects. An application on the Spipoll dataset, with and without accounting for sampling effects, highlights the potential impact of land use on network connectivity and shows that accounting for sampling effects partially alters the estimation of these effects.
• Abstract（参考訳）: ポリニネーターは、自然の生態系や人為的な景観において、植物の繁殖において重要な役割を担っている。 気候変動や土地利用の修正を含むグローバルな変化の要因は、植物と受粉者の相互作用を変える可能性がある。 グローバルな変化要因が受粉に与える影響を主張するには、大規模な相互作用、気候、土地利用データが必要である。 グラフニューラルネットワーク(GNN)のような最近の機械学習手法は、そのようなデータセットの分析を可能にするが、結果の解釈は困難である。 本稿では, 環境共変量の影響を明らかにするため, GNNを解釈する既存の手法について検討する。 大規模なシミュレーション研究を行い,コバリエートと植物の種間の相互作用効果が接続性に与える影響,およびデバイアス法の適用がこれらの効果の推定に影響を及ぼすかどうかを検証した。 Spipollデータセットのアプリケーションでは、サンプリング効果を考慮せずに、サンプリング効果を考慮し、土地利用がネットワーク接続に与える影響を強調し、サンプリング効果に対する説明がこれらの効果を部分的に変えることを示す。

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