Stochastic disturbance regimes alter patterns of ecosystem variability and recovery
Notice bibliographique
Résumé
Altered ecosystem variability is an important ecological response to disturbance yet understanding of how various attributes of disturbance regimes affect ecosystem variability is limited. To improve the framework for understanding the disturbance regime attributes that affect ecosystem variability, we examine how the introduction of stochasticity to disturbance parameters (frequency, severity and extent) alters simulated recovery when compared to deterministic outcomes from a spatially explicit simulation model. We also examine the agreement between results from empirical studies and deterministic and stochastic configurations of the model. We find that stochasticity in disturbance frequency and spatial extent leads to the greatest increase in the variance of simulated dynamics, although stochastic severity also contributes to departures from the deterministic case. The incorporation of stochasticity in disturbance attributes improves agreement between empirical and simulated responses, with 71% of empirical responses correctly classified by stochastic configurations of the model as compared to 47% using the purely deterministic model. By comparison, only 2% of empirical responses were correctly classified by the deterministic model and misclassified by stochastic configurations of the model. These results indicate that stochasticity in the attributes of a disturbance regime alters the patterns and classification of ecosystem variability, suggesting altered recovery dynamics. Incorporating stochastic disturbance processes into models may thus be critical for anticipating the ecological resilience of ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».