A unifying theory for two-dimensional spatial redistribution kernels with applications in population spread modelling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
When building models to explain the dispersal patterns of organisms, ecologists often use an isotropic redistribution kernel to represent the distribution of movement distances based on phenomenological observations or biological considerations of the underlying physical movement mechanism. The Gaussian, two-dimensional (2D) Laplace and Bessel kernels are common choices for 2D space. All three are special (or limiting) cases of a kernel family, the Whittle-Matérn-Yasuda (WMY), first derived by Yasuda from an assumption of 2D Fickian diffusion with gamma-distributed settling times. We provide a novel derivation of this kernel family, using the simpler assumption of constant settling hazard, by means of a non-Fickian 2D diffusion equation representing movements through heterogeneous 2D media having a fractal structure. Our derivation reveals connections among a number of established redistribution kernels, unifying them under a single, flexible modelling framework. We demonstrate improvements in predictive performance in an established model for the spread of the mountain pine beetle upon replacing the Gaussian kernel by the Whittle-Matérn-Yasuda, and report similar results for a novel approximation, the product-Whittle-Matérn-Yasuda, that substantially speeds computations in applications to large datasets.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle