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Enregistrement W3142614828 · doi:10.2307/3079277

Will Small Population Sizes Warn Us of Impending Extinctions?

2002· article· en· W3142614828 sur OpenAlexaff
Abrams

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationBiologyEcologyGeographyEvolutionary biologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several models are used to show that population sizes are often relatively insensitive to deteriorating environmental conditions over most of the range of environments that allow population persistence. As conditions continue to worsen in these cases, equilibrium population sizes ultimately decline rapidly toward extinction from sizes similar to or larger than those before environmental decline began. Consumer‐resource models predict that equilibrium or average population size can increase with deteriorating environmental conditions over a large part of the range of the environmental parameter that allows persistence. The initial insensitivity or increase in the population of the focal species occurs because changes in the populations of other components of the food web compensate for the decline in one or more fitness components of the focal population. However, the compensatory processes are generally nonlinear and often approach their limits abruptly rather than gradually. When there is steady directional change in the environment, populations lag behind the equilibrium population size specified by current environmental conditions. The environmental variable can then decline below the level required for population persistence while the population size is still close to or greater than its original value. Efficient consumers and self‐reproducing resources are especially likely to produce this outcome. More complex models with adaptive behavior, additional consumers, or additional resources often exhibit similar trajectories of population size under environmental deterioration.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,946

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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