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Enregistrement W2169198325 · doi:10.1111/j.1461-0248.2004.00644.x

Coexistence of competitors in metacommunities due to spatial variation in resource growth rates; does <i>R</i> * predict the outcome of competition?

2004· article· en· W2169198325 sur OpenAlexaff
Peter A. Abrams, William G. Wilson

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalCompetition (biology)EcologyCompetitor analysisCoexistence theoryMetacommunityGrowth rateResource (disambiguation)Range (aeronautics)Spatial heterogeneityBiologyNicheCompetition modelPopulationEconomicsComputer scienceMathematicsMicroeconomicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations71
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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