Complex numerical responses to top-down and bottom-up processes in vertebrate populations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The intrinsic rate of growth of animal populations ( r max ) is a speciesspecific character that is determined by a trade-off between reproductive capacity and survival. In simple form, given a finite amount of resources such as food and time, a species can evolve adaptations that either enhance reproduction and result in lower survival, or increase survival at the cost of lower per capita reproduction. These life-history features are related to body size in a wide range of animal species from protozoa to mammals, with r max negatively related to body size (Blueweiss et al . 1978; Caughley & Krebs 1983; Sinclair 1996). The species-specific adaptation, r max determines how species respond to environmental impacts. In a given environment, both large and small species experience the same negative environmental effects, and the degree to which the species are adapted to resist decline or tolerate them is reflected by r max . Body size buffers large mammals against environmental disturbance compared with smaller mammals, and this contributes to the greater apparent stability of large-mammal populations. Therefore, in mammals, population variability is inversely related to body size when considered over absolute time. However, when corrected for generation length, there is no relationship between population variability and body size. This implies that all species show the same intrinsic degree of population variability. Thus, when lifespan is taken into account, small species do not experience any more severe extrinsic perturbations than larger species (Sinclair 1996).
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».