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Enregistrement W3110820228 · doi:10.3934/dcdsb.2020362

The spatial dynamics of a Zebra mussel model in river environments

2020· article· en· W3110820228 sur OpenAlexaff
Yu Jin, Xiao‐Qiang Zhao

Notice bibliographique

RevueDiscrete and Continuous Dynamical Systems - B · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectral radiusOperator (biology)Bounded functionMonotonic functionMathematicsPopulationConjectureDomain (mathematical analysis)Applied mathematicsPopulation modelPersistence (discontinuity)Mathematical analysisPure mathematicsPhysicsEigenvalues and eigenvectorsGeologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Huang et al. [10] developed a hybrid continuous/discrete-time model to describe the persistence and invasion dynamics of Zebra mussels in rivers. They used a net reproductive rate $ R_0 $ to determine population persistence in a bounded domain and estimated spreading speeds by applying the linear determinacy conjecture and using the formula in [16]. Since the associated solution operator is non-monotonic and non-compact, it is nontrivial to rigorously establish these quantities. In this paper, we analyze the spatial dynamics of this model mathematically. We first solve the parabolic equation and rewrite the model into a fully discrete-time model. In a bounded domain, we show that the spectral radius $ \hat{r} $ of the linearized operator can be used to determine population persistence and that the sign of $ \hat{r}-1 $ is the same as that of $ R_0-1 $, which confirms that $ R_0 $ defined in [10] can be used to determine population persistence. In an unbounded domain, we construct two monotonic operators to control the model operator from above and from below and obtain upper and lower bounds of the spreading speeds of the model. Erratum: The name of the second author has been corrected from Xiang-Qiang Zhao to Xiao-Qiang Zhao. We apologize for any inconvenience this may cause.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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