Chance Establishment for Sexual, Semelparous Species: Overcoming the Allee Effect
Notice bibliographique
Résumé
We formalize the establishment process for a sexual, semelparous organism through the use of hierarchical probability modeling from parameters of survival, probability of being female, probability of being fertilized, and expected fecundity. We show how to calculate the expected per capita growth rate and probability of extinction. An Allee effect is observed if the expected population growth rate decreases as the initial population size decreases. The model can be further extended as a stochastic process to evaluate the probability of extinction in subsequent generations. One of the novel results is the formulation of an analytical probability distribution for the next generation population size. As case studies, we use the Chinese mitten crab (Eriocheir sinensis) and the apple snail (Pomacea canaliculata), both of which appear on the World Conservation Union's list of 100 worst invaders. We evaluate the strength of the Allee effect and conclude that apple snails experience a weak Allee effect and Chinese mitten crabs experience a strong Allee effect. We emphasize one scenario where the stochastic process reveals that invasion risk can be estimated by the probability of the survival of one fertilized female, because the expected fecundity for one surviving female overwhelms the system such that population persistence is almost certain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».