MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2780055677 · doi:10.3934/mbe.2018035

Pattern formation of a predator-prey model with the cost of anti-predator behaviors

2018· article· en· W2780055677 sur OpenAlexaff
Xiaoying Wang, Xingfu Zou

Notice bibliographique

RevueMathematical Biosciences & Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredationPredatorFunctional responseEcologyNumerical responseBiologyBiological system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose and analyse a reaction-diffusion-advection predator-prey model in which we assume that predators move randomly but prey avoid predation by perceiving a repulsion along predator density gradient. Based on recent experimental evidence that anti-predator behaviors alone lead to a 40% reduction on prey reproduction rate, we also incorporate the cost of anti-predator responses into the local reaction terms in the model. Sufficient and necessary conditions of spatial pattern formation are obtained for various functional responses between prey and predators. By mathematical and numerical analyses, we find that small prey sensitivity to predation risk may lead to pattern formation if the Holling type Ⅱ functional response or the Beddington-DeAngelis functional response is adopted while large cost of anti-predator behaviors homogenises the system by excluding pattern formation. However, the ratio-dependent functional response gives an opposite result where large predator-taxis may lead to pattern formation but small cost of anti-predator behaviors inhibits the emergence of spatial heterogeneous solutions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations83
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMathematical Biosciences & EngineeringMême sujetMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology ModelsTravaux en français237 207