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Enregistrement W1992228128 · doi:10.1086/340611

Predator‐Prey Dynamics and Movement in Fractal Environments

2002· article· en· W1992228128 sur OpenAlexaff
Kim Cuddington, Peter Yodzis

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredationFractalDynamics (music)Movement (music)PredatorEcologyBiologyStatistical physicsMathematicsPsychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research suggests that local interactions and limited animal mobility can affect population dynamics. However, the spatial structure of the environment can further limit the mobility of animals. For example, an animal confined to a river valley or to a particular plant cannot move with equal ease in all directions. We show that spatial architecture could influence the population dynamics of predator-prey systems using individual-based computer simulations parameterized with allometric relationships from the literature. Spatial forms (representing geographical features or plant architecture) of differing fractal dimension were generated, and simulated predators and prey were introduced into these computer environments. We claim that the alteration in interaction rates and population dynamics found in these simulations can be explained as a consequence of the anomalously slow rates of movement associated with fractal spaces and the diffusion-limited nature of predator-prey interactions. As a result, functional responses and numerical responses are substantially reduced in fractal environments, and the overall stability of the system is determined by the interaction between individual mobility and spatial architecture.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations94
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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