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Enregistrement W2970775215 · doi:10.1111/2041-210x.13291

Matrix methods for stochastic dynamic programming in ecology and evolutionary biology

2019· article· en· W2970775215 sur OpenAlexafffund
Jody R. Reimer, Marc Mangel, Andrew E. Derocher, Mark A. Lewis

Notice bibliographique

RevueMethods in Ecology and Evolution · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaKillam TrustsDivision of Environmental BiologyArcticNetCanada Research ChairsAlberta Innovates - Technology FuturesQuark ExpeditionsWorld Wildlife Fund
Mots-clésComputer scienceMathematical optimizationEcologyRepresentation (politics)Stochastic programmingSimple (philosophy)Convergence (economics)MathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Organisms are constantly making tradeoffs. These tradeoffs may be behavioural (e.g. whether to focus on foraging or predator avoidance) or physiological (e.g. whether to allocate energy to reproduction or growth). Similarly, wildlife and fishery managers must make tradeoffs while striving for conservation or economic goals (e.g. costs vs. rewards). Stochastic dynamic programming (SDP) provides a powerful and flexible framework within which to explore these tradeoffs. A rich body of mathematical results on SDP exist but have received little attention in ecology and evolution. Using directed graphs – an intuitive visual model representation – we reformulated SDP models into matrix form. We synthesized relevant existing theoretical results which we then applied to two canonical SDP models in ecology and evolution. We applied these matrix methods to a simple illustrative patch choice example and an existing SDP model of parasitoid wasp behaviour. The proposed analytical matrix methods provide the same results as standard numerical methods as well as additional insights into the nature and quantity of other, nearly optimal, strategies, which we may also expect to observe in nature. The mathematical results highlighted in this work also explain qualitative aspects of model convergence. An added benefit of the proposed matrix notation is the resulting ease of implementation of Markov chain analysis (an exact solution for the realized states of an individual) rather than Monte Carlo simulations (the standard, approximate method). It also provides an independent validation method for other numerical methods, even in applications focused on short‐term, non‐stationary dynamics. These methods are useful for obtaining, interpreting, and further analysing model convergence to the optimal time‐independent (i.e. stationary) decisions predicted by an SDP model. SDP is a powerful tool both for theoretical and applied ecology, and an understanding of the mathematical structure underlying SDP models can increase our ability to apply and interpret these models.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,357 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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