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Enregistrement W2129580034 · doi:10.1890/07-1900.1

Size‐spectra dynamics from stochastic predation and growth of individuals

2009· article· en· W2129580034 sur OpenAlexfundno aff
Richard Law, Michael J. Plank, Alex James, Julia L. Blanchard

Notice bibliographique

RevueEcology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilKillam Trusts
Mots-clésPredationStatistical physicsSteady state (chemistry)Range (aeronautics)Limit (mathematics)EcologyStochastic modellingPhysicsMathematicsStatisticsBiologyMathematical analysisChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In aquatic ecosystems, where organisms typically feed and grow by eating smaller individuals, a characteristic size spectrum emerges, such that large organisms are much more rare than small ones. Here, a stochastic individual-based model for the dynamics of size spectra is described, based on birth, growth, and death of individuals, using simple assumptions about feeding behavior. It is shown that the deterministic limit derived from the stochastic process is a partial differential equation previously used to describe the dynamics of size spectra. The equation has two classes of dynamics in the long term. The first is a steady state. A derivation under simple mass-balance assumptions shows that, at steady state, the linear size spectrum relating log abundance to log mass has a slope of approximately -1, similar to that often observed in natural size spectra. The second class of dynamics, not previously described, is a traveling-wave solution in which waves move along the size spectrum from small to large body size. Traveling waves become more likely when predators prefer prey much smaller than themselves and when they are specialized in the range of prey body sizes consumed. Wavelength depends on the size of prey relative to the size of predator, and wave speed depends on how fast mass moves through the spectrum.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations113
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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