Using agent-based modelling algorithms to analyze the impacts of toxic contaminations on Lake Ontario ecosystem
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Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in computer technology have brought a revolution in ecological modelling. Ecoinformatics and computational ecology make use of various programs, including agent-based modeling algorithms, to study ecological systems. In this study, an in-silico analysis was performed using an agent based modelling software, to analyze the impacts of a potential toxin on Lake Ontario ecosystem. For easier duplication of the real world into the virtual system, the ecosystem was divided into 6 compartments. These compartments include phytoplankton, zooplankton, macroinvertebrates, forage fish, piscivores, and sea lamprey. The test model was performed under five different concentrations of toxin. Each test was repeated 15 times to reduce demographic stochasticity. The results suggest that toxic contaminations, such as mercury, could potentially lead to population reduction in forage fish, piscivores and sea lamprey compartments.Les progrès récents reliés à la technologie informatique ont amené une révolution dans la modélisation écologique. L’éco-informatique et l’écologie computationnelle utilisent plusieurs programmes, y compris des algorithmes basés sur les systèmes multiagents pour étudier les systèmes écologiques. Dans cette étude, une analyse insilico a été accomplie en utilisant les systèmes multiagents pour analyser les impacts d’une toxine potentielle dans l’écosystème du Lac Ontario. Afin de mieux améliorer la représentation du monde réel dans le système virtuel, l’écosystème du Lac d’Ontario a été divisé en six compartiments. Ces compartiments comprennent le phytoplancton, le zooplancton, les macroinvertébrés, les poissons fourragers, les piscivores et la lamproie marine. Ce modèle a été examiné sous cinq concentrations des toxines différentes. Chaque examen a été répété 15 fois pour réduire la stochasticité démographique. Les résultats suggèrent que des contaminations toxiques, comme la contamination par le mercure, pourraient potentiellement arriver à une réduction de la population des poissons fourragers, des piscivores et des compartiments de la lamproie marine.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle