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Enregistrement W1984785185 · doi:10.1086/598496

Chance Establishment for Sexual, Semelparous Species: Overcoming the Allee Effect

2009· article· en· W1984785185 sur OpenAlexaff
Christopher L. Jerde, Caroline Bampfylde, Mark A. Lewis

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllee effectPomacea canaliculataSemelparity and iteroparityFecundityBiologyPopulationExtinction (optical mineralogy)Extinction probabilityEcologyPopulation growthPopulation sizeDemographyReproductionSnail

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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