THE IMPACT OF HABITAT SELECTION ON THE SPATIAL HETEROGENEITY OF RESOURCES IN VARYING ENVIRONMENTS
Notice bibliographique
Résumé
This article used a series of simple models to examine the population dynamics of two independently reproducing resource populations in spatially distinct patches, when the resources are eaten by a fixed consumer population that moves adaptively between the patches. The models assumed that each resource (patch) experienced a potentially different set of environmental influences on its growth rate. The models also assumed that consumer distribution shifted more rapidly toward the more rewarding patch as the difference in resource intake rates between the patches increased. In most cases, the time-average of spatial heterogeneity of resource densities is greatest for intermediate rates of consumer movement. The average resource densities and consumer fitness are also frequently maximal when movement rates are intermediate. Intermediate movement rates allow enough of a lag in consumer redistribution that resources periodically escape overexploitation. Resource densities and heterogeneity may increase by a large factor as the rate of consumer movement (or the sensitivity of consumer movement to differences in intake rates) increases. These findings were used to discuss the potential effects of predators that interfere with habitat selection by their prey. Such predators may have positive or negative effects on the density of their prey and of their prey's resources. Predators may also either increase or decrease the spatial heterogeneity of resource densities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».