Coexistence of competitors in metacommunities due to spatial variation in resource growth rates; does <i>R</i> * predict the outcome of competition?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Simple mathematical models are used to investigate the coexistence of two consumers using a single limiting resource that is distributed over distinct patches, and that has unequal growth rates in the different patches. Relatively low movement rates or high demographic rates of an inefficient resource exploiter allow it to coexist at a stable equilibrium with a more efficient species whose ratio of movement to demographic rates is lower. The range of conditions allowing coexistence depends on the between‐patch heterogeneity in resource growth rates, but this range can be quite broad. The between‐patch movement of the more efficient consumer turns patches with high resource growth rates into sources, while low‐growth‐rate patches effectively become sinks. A less efficient species can coexist with or even exclude the more efficient species from the global environment if it is better able to bias its spatial distribution towards the source patches. This can be accomplished with density independent dispersal if the less efficient species has a lower ratio of per capita between‐patch movement rate to demographic rates. Conditions that maximize the range of efficiencies allowing coexistence of two species are: a relatively high level of heterogeneity in resource growth conditions; high dispersal (or low demographic rates) of the superior competitor; and low dispersal (or high demographic rates) of the inferior competitor. Global exclusion of the more efficient competitor requires that the inferior competitor have sufficient movement to also produce a source‐sink environment.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».