Matrix Models for Size-Structured Populations: Unrealistic Fast Growth or Simply Diffusion?
Notice bibliographique
Résumé
Matrix population models are widely used to study population dynamics but have been criticized because their outputs are sensitive to the dimension of the matrix (or, equivalently, to the class width). This sensitivity is concerning for the population growth rate (λ) because this is an intrinsic characteristic of the population that should not depend on the model specification. It has been suggested that the sensitivity of λ to matrix dimension was linked to the existence of fast pathways (i.e. the fraction of individuals that systematically move up a class), whose proportion increases when class width increases. We showed that for matrix population models with growth transition only from class i to class i + 1, λ was independent of the class width when the mortality and the recruitment rates were constant, irrespective of the growth rate. We also showed that if there were indeed fast pathways, there were also in about the same proportion slow pathways (i.e. the fraction of individuals that systematically remained in the same class), and that they jointly act as a diffusion process (where diffusion here is the movement in size of an individual whose size increments are random according to a normal distribution with mean zero). For 53 tree species from a tropical rain forest in the Central African Republic, the diffusion resulting from common matrix dimensions was much stronger than would be realistic. Yet, the sensitivity of λ to matrix dimension for a class width in the range 1-10 cm was small, much smaller than the sampling uncertainty on the value of λ. Moreover, λ could either increase or decrease when class width increased depending on the species. Overall, even if the class width should be kept small enough to limit diffusion, it had little impact on the estimate of λ for tree species.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».