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Enregistrement W3081829037

Spruce Budworm Model With and Without Delay

2020· article· en· W3081829037 sur OpenAlexaboutno aff
Dipak Maji

Notice bibliographique

RevueJournal of Generalized Lie Theory and Applications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpruce budwormMathematical modelPopulationStability (learning theory)Computer scienceOperations researchEcologyMathematicsApplied mathematicsMathematical economicsManagement scienceEngineeringStatisticsMachine learningTortricidaeBiologyDemography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mathematical modeling is the art of translating problems from an application area into tractable mathematical formulations whose theoretical and numerical analysis provides insight, answers, and guidance useful for the originating application. Mathematical modeling: • is indispensable in many applications • gives direction for the problem solutions • prepares the way for better designing or control system Learning about mathematical modeling is an important step for a theoretical mathematical training to an application-oriented mathematical expertise, and makes the student fit for mustering the challenges of our modern technological culture. One of the most important mathematical models is Spruce Budworm model for researchers as well as for students. Understanding the dynamic of spruce budworm is very important for the protection of spruce and fir trees of Canada and Northern Minnesota (also in recent time Indian Himalayan range forest). This model was designed to identify the (a) critical factors that affect the Budworm population dynamics (b) to evaluate the effect of budworm population on the growth and yield of the wood industry and also the present loss claimed by irruptions done by Budworm (c) to formulate a mathematical model and to find out the steady-state and the existence of the steady-state and steady-state analysis. The bifurcation analysis and the hysteresis effect of the model have been discussed. Analysis of the equilibrium stability and examination of amplitudes and periodic oscillations are conducted, and the effect of Budworm control, immature population control, and predation by the birds are assessed.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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