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Enregistrement W3103117947 · doi:10.3934/mbe.2020363

A qualitative study of an anaerobic food-web reveals the importance of hydrogen for microbial stability

2020· article· en· W3103117947 sur OpenAlexaff
Szymon Sobieszek, Gail S. K. Wolkowicz, Matthew J. Wade

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemostatHopf bifurcationInflowBiological systemBifurcationMathematicsSubstrate (aquarium)Food webControl theory (sociology)Applied mathematicsComputer scienceDilutionEcologyBiochemical engineeringEnvironmental scienceMechanicsBiologyThermodynamicsPhysicsEngineeringEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mathematical analysis of a three-tiered food-web describing anaerobic chlorophenol mineralisation has suggested the emergence of interesting dynamical behaviour through its specific ecological interactions, which include competition, syntrophy and product inhibition. Previous numerical analyses have revealed the possibility for a Hopf bifurcation occurring through the interior equilibrium and the role of extraneous substrate inputs in both mitigating the emergence of periodic solutions and expanding the desired stable positive steady-state, where full mineralisation occurs. Here we show that, for a generalised model, the inflow of multiple substrates results in greater dynamical complexity and prove the occurrence of a supercritical Hopf bifurcation resulting from variations in these operating parameters. Further, using numerical estimation, we also show that variations in the dilution rate can lead to Bogdanov-Takens and Bautin bifurcations. Finally, we are able to show apply persistence theory for a range of parameter sets to demonstrate unique persistence in the cases where chlorophenol and hydrogen are extraneously added to the system, mirroring recent applied studies highlighting the role of hydrogen in maintaining stable anaerobic microbial communities.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,138 · 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'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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