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Enregistrement W2999614288 · doi:10.1101/2020.01.10.899179

Geometric Analysis of Regime Shifts in Coral Reef Communities

2020· preprint· en· W2999614288 sur OpenAlexaff
Edward W. Tekwa, Lisa C. McManus, Ariel Greiner, Madhavi A. Colton, Michael S. Webster, Malin L. Pinsky

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNature ConservancyGordon and Betty Moore FoundationNational Science Foundation
Mots-clésCoral reefDominance (genetics)EcologyReefAlternative stable stateIntraspecific competitionCluster analysisCoralGeographyBiologyEcosystemComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Coral reefs are among the many communities believed to exhibit regime shifts between alternative stable states, single-species dominance, and coexistence. Proposed drivers of regime shifts include changes in grazing, spatial clustering, and ocean temperature. Here we distill the dynamic regimes of coral-macroalgal interaction into a three-dimensional geometry, akin to thermodynamic phase diagrams of state transitions, to facilitate analysis. Specific regime-shifting forces can be understood as bifurcation vectors through the cubic regime geometry. This geometric perspective allows us to understand multiple forces simultaneously in terms of the stability and persistence of interacting species. For example, in a coral-macroalgae community, grazing on macroalgae can lead to alternative stable states when there is no spatial clustering (e.g., high habitat connectivity). However, with spatial clustering, grazing can lead to coexistence because of elevated local intraspecific competition. The geometrical analysis of regime shifts is applicable to any two-species communities and can help conservation efforts navigate complexity and abrupt changes.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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