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Enregistrement W3019704952 · doi:10.3934/dcdsb.2020140

Coexistence of competing consumers on a single resource in a hybrid model

2020· article· en· W3019704952 sur OpenAlexaff
Yunfeng Geng, Xiaoying Wang, Frithjof Lutscher

Notice bibliographique

RevueDiscrete and Continuous Dynamical Systems - B · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResource (disambiguation)LimitingReproductionPopulationMathematicsClass (philosophy)Stability (learning theory)Mathematical economicsStatistical physicsApplied mathematicsEconomicsEcologyEconometricsComputer sciencePhysicsSociologyBiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The question of whether and how two competing consumers can coexist on a single limiting resource has a long tradition in ecological theory. We build on a recent seasonal (hybrid) model for one consumer and one resource, and we extend it by introducing a second consumer. Consumers reproduce only once per year, the resource reproduces throughout the"summer" season. When we use linear consumer reproduction between years, we find explicit expressions for the trivial and semi-trivial equilibria, and we prove that there is no positive equilibrium generically. When we use non-linear consumer reproduction, we determine conditions for which both semi-trivial equilibria are unstable. We prove that a unique positive equilibrium exists in this case, and we find an explicit analytical expression for it. By linear analysis and numerical simulation, we find bifurcations from the stable equilibrium to population cycles that may appear through period-doubling or Hopf bifurcations. We interpret our results in terms of climate change that changes the length of the"summer" season.

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)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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