Cycle lengths and phase portrait characteristics as probes for predator–prey interactions: comparing simulations and observed data
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we explore the cyclic interactions of prey–predator systems by examining the relationship between cycle lengths of both species and the strength of their interaction. As a probe of interaction strength, we use the degree of counter-clockwise rotation in phase plots with the prey on the x axis and the predator on the y axis. We compare the results from a 25-year time series from the Hudson’s Bay Company data on American mink ( Neovison vison (Schreber, 1777)) and muskrat ( Ondatra zibethicus (L., 1766)) with results from three simulation models. We found that the strength of interaction (rotation range: –0.4 to 1.1 rad/year) was strongest when the two cycle lengths were similar and that it increased with the amplitude of the cycles (cycle range: 4–10 years). The time difference between prey and predator cycles that corresponded to the highest interaction strength was 2–3 years. Similar results were obtained with simulation models; the most complex Hanski model showing the overall best fit with observations. However, none of the models were able to reproduce long ranges of stable cycles by only changing one of their parameters at a time (ranges 2–4 years), whereas the observed range of stable cycles was 4–10 years.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».