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Enregistrement W2949602134 · doi:10.48550/arxiv.1611.00732

Reproduction Number And Asymptotic Stability For The Dynamics of a Honey Bee Colony with Continuous Age Structure

2016· preprint· en· W2949602134 sur OpenAlexaff
Matthew Betti, Lindi M. Wahl, M. Zamir

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasic reproduction numberStability (learning theory)Honey beeReproductionApplied mathematicsInfectious disease (medical specialty)BiologyMathematicsExponential stabilityArtificial bee colony algorithmEquilibrium pointDynamics (music)DiseaseDifferential equationMathematical optimizationEcologyComputer scienceDemographyMathematical analysisPhysicsPopulationNonlinear systemMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A system of partial differential equations is derived as a model for the dynamics of a honey bee colony with a continuous age distribution, and the system is then extended to include the effects of a simplified infectious disease. In the disease-free case we analytically derive the equilibrium age distribution within the colony and propose a novel approach for determining the global asymptotic stability of a reduced model. Furthermore, we present a method for determining the basic reproduction number $R_0$ of the infection; the method can be applied to other age-structured disease models with interacting susceptible classes. The results of asymptotic stability indicate that a honey bee colony suffering losses will recover naturally so long as the cause of the losses is removed before the colony collapses. Our expression for $R_0$ has potential uses in the tracking and control of an infectious disease within a bee colony.

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)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,140 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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