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Enregistrement W2027827401 · doi:10.1098/rspb.2005.3118

Interaction strength and extinction risk in a metacommunity

2005· article· en· W2027827401 sur OpenAlexaff
Frédéric Guichard

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetacommunityStability (learning theory)Biological dispersalExtinction (optical mineralogy)Ecological successionEcologyEcosystemExtinction debtScalingStatistical physicsHabitatComputer sciencePhysicsMathematicsHabitat destructionBiologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species interactions and connectivity are both central to explaining the stability of ecological communities and the problem of species extinction. Yet, the role of species interactions for the stability of spatially subdivided communities still eludes ecologists. Ecological models currently address the problem of stability by exploring the role of interaction strength in well mixed habitats, or of connectivity in subdivided communities. Here I propose a unification of interaction strength and connectivity as mechanisms explaining regional community stability. I introduce a metacommunity model based on succession dynamics in coastal ecosystems, incorporating limited dispersal and facilitative interactions. I report a sharp transition in regional stability and extinction probability at intermediate interaction strength, shown to correspond to a phase transition that generates scale-invariant distribution and high regional stability. In contrast with previous studies, stability results from intermediate interaction strength only in subdivided communities, and is associated with large-scale (scale-invariant) synchrony. These results can be generalized to other systems exhibiting phase transitions to show how local interaction strength can be used to resolve the link between regional community stability and pattern formation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations24
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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