A probabilistic cellular automata approach for predator–prey interactions of arrowtooth flounder (<i>Atheresthes stomias</i>) and walleye pollock (<i>Theragra chalcogramma</i>) in the eastern Bering Sea
Notice bibliographique
Résumé
We developed a hybrid cellular automata (CA) modelling approach to explore the dynamics of a key predator–prey interaction in a marine system; our study is motivated by the quest for better understanding of the scale and heterogeneity-related effects on the arrowtooth flounder (Atheresthes stomias) and walleye pollock (Theragra chalcogramma) dynamics during the summer feeding season in the eastern Bering Sea (EBS), but can be readily extended to other systems. The spatially explicit and probabilistic CA model incorporates individual behaviours and strategies and local interactions among species, as well as spatial and temporal heterogeneity due to geographical and (or) environmental changes in the physical environment. The model is hybridized, with an individual-based model (IBM) approach for increasing its capacity and continuum and for balancing between computational efficiency and model validity, which makes it suitable for simulating predator–prey dynamics in a large, complex ecological environment. We focus on the functional and aggregative responses of predators to prey density at different spatial scales, the effects of individual behaviours, and the impacts of systematic heterogeneity. Simulations from the model with suitable parameter values share qualitatively similar features found in field observations, e.g., local aggregations around hydrographical features. Spatial heterogeneity is an important aspect of whether local-scale functional and aggregative responses reflect those operating over large, or global, scales.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».