The Extra- Territorial Reach and Applicability in Armed Conflict of the International Covenant on Civil and Political Rights: A Rejoinder to Dennis and Surena
Notice bibliographique
Résumé
A stage-structured model of integrodifference equations is used to study the asymptotic neutral genetic structure of populations undergoing range expansion. That is, we study the inside dynamics of solutions to stage-structured integrodifference equations. To analyze the genetic consequences for long term population spread, we decompose the solution into neutral genetic components called neutral fractions. The inside dynamics are then given by the spatiotemporal evolution of these neutral fractions. We show that, under some mild assumptions on the dispersal kernels and population projection matrix, the spread is dominated by individuals at the leading edge of the expansion. This result is consistent with the founder effect. In the case where there are multiple neutral fractions at the leading edge we are able to explicitly calculate the asymptotic proportion of these fractions found in the long-term population spread. This formula is simple and depends only on the right and left eigenvectors of the population projection matrix evaluated at zero and the initial proportion of each neutral fraction at the leading edge of the range expansion. In the absence of a strong Allee effect, multiple neutral fractions can drive the long-term population spread, a situation not possible with the scalar model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».