The mechanistic basis of demographic Allee effects: The search for mates
Notice bibliographique
Résumé
In Focus: Berec, L., Kremer, A.M., Bernhauverova, V., & Drake, J.M. (2017). Density-dependent selection on mate-finding Allee effects. Journal of Animal Ecology, 87, 24-35. https://doi.org/10.1111/1365-2656.12662 In Focus: Shaw, A.K., Kokko, H., & Neubert, M.G. (2017). Details of mate finding drive dynamics of sex structured invasions. Journal of Animal Ecology, 87, 36-46. https://doi.org/10.1111/1365-2656.12658 Lowered population growth ability at low abundances is called the demographic Allee effect. The difficulty of finding mates in a sparse population is the best documented pathway through which a demographic Allee effect might arise. The articles in focus here aim to establish the mechanistic links between mate search component Allee effects and the emergent demographic Allee effect manifested at the level of population growth rate. The authors discover that limitations in the time invested in mate searching generates demographic Allee effects and that the population level adaptations of mate search time are likely to be dependent on the prevailing population density. Trade-offs between mate search, survival and reproductive outputs are key in understanding optimal mate search strategies and their fitness consequences. The present studies provide guidelines to identify populations at risk of experiencing demographic Allee effects at low abundances.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».