MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2997339989 · doi:10.1002/mma.6098

Stability and bifurcation analysis of a nutrient‐phytoplankton model with time delay

2019· article· en· W2997339989 sur OpenAlexaff
Qing Guo, Chuanjun Dai, Hengguo Yu, He Liu, Xiuxiu Sun, Jianbing Li

Notice bibliographique

RevueMathematical Methods in the Applied Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHopf bifurcationMathematicsNonlinear systemBifurcationStability (learning theory)PhytoplanktonControl theory (sociology)InstabilityExponential stabilityApplied mathematicsNutrientMechanicsPhysicsComputer scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We proposed a nutrient‐phytoplankton interaction model with a discrete and distributed time delay to provide a better understanding of phytoplankton growth dynamics and nutrient‐phytoplankton oscillations induced by delay. Standard linear analysis indicated that delay can induce instability of a positive equilibrium via Hopf bifurcation. We derived the conditions guaranteeing the existence of Hopf bifurcation and tracked its direction and the stability of the bifurcating periodic solutions. We also obtained the sufficient conditions for the global asymptotic stability of the unique positive steady state. Numerical analysis in the fully nonlinear regime showed that the stability of the positive equilibrium is sensitive to changes in delay values under select conditions. Numerical results were consistent with results predicted by linear analysis.

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)0,008
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMathematical Methods in the Applied SciencesMême sujetMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology ModelsTravaux en français237 207