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Enregistrement W2321856935 · doi:10.3934/dcdsb.2014.19.3219

Invading the ideal free distribution

2014· article· en· W2321856935 sur OpenAlexfundno aff
King‐Yeung Lam, Daniel Munther

Notice bibliographique

RevueDiscrete and Continuous Dynamical Systems - B · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMitacsCanada Research ChairsFields Institute for Research in Mathematical SciencesHong Kong Polytechnic UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEast China Normal UniversityDivision of Mathematical SciencesNational Science Foundation
Mots-clésAllee effectBiological dispersalIdeal (ethics)Competition (biology)Ideal free distributionStability (learning theory)MathematicsStatistical physicsEcologyPhysicsBiologyComputer sciencePopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, the ideal free dispersal strategy has been proven to be evolutionarily stable in the spatially discrete as well as continuous setting. That is, at equilibrium a species adopting the strategy is immune against invasion by any species carrying a different dispersal strategy, other conditions being held equal. In this paper, we consider a two-species competition modelwhere one of the species adopts an ideal free dispersal strategy, but is penalized by a weak Allee effect. We will show rigorously in this case that the ideal free disperser is invasible by a range of non-ideal free strategies, illustrating the trade-off between the advantage of being an ideal free disperser and the setback caused by the weak Allee effect. Moreover, an integral criterion is given to determine the stability/instability of one of the semi-trivial steady states, which is always linearly neutrally stable due to the degeneracy caused by the weak Allee effect.

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)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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