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Enregistrement W2155299672 · doi:10.1051/mmnp/20138604

The Effect of Habitat Fragmentation on Cyclic Populations with Edge Behaviour

2013· article· en· W2155299672 sur OpenAlexafffund
T. Gauduchon, S. Strohm, Rebecca C. Tyson

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling of Natural Phenomena · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaOkanagan College
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHabitatHabitat fragmentationFragmentation (computing)PredationEcologyPopulationPredatorHabitat destructionContext (archaeology)BiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Habitat fragmentation is an important area of concern in species conservation. Habitat fragmentation can affect population distributions through reductions in suitable habitat, and through organism responses to different habitat types and the transitions between them. In earlier work, the effect of habitat fragmentation on cyclic populations was investigated in the context of populations that show no behavioural response to the interface between habitat types. In this paper, we extend the earlier work by adding edge-mediated behaviour to the models. That is, we investigate the dynamics that result when oscillatory predator and prey species also exhibit behavioural responses to habitat interfaces. Our results show generally that habitat loss decreases the amplitude and the average density of the prey and predator populations, but that most of the reponses observed in the two models exhibit marked differences. This work highlights the complexity of the interplay between population cycles, habitat fragmentation, and edge-mediated behaviour, and the need to study such systems in greater detail.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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