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Enregistrement W3175722143 · doi:10.1142/s0218127421501194

Sliding Dynamics and Bifurcations in the Extended Nonsmooth Filippov Ecosystem

2021· article· en· W3175722143 sur OpenAlexaff
Wenjie Qin, Xuewen Tan, Xiaotao Shi, Marco Tosato, Xinzhi Liu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Bifurcation and Chaos · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Differential Equations and Dynamical Systems
Établissements canadiensUniversity of WaterlooYork University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMathematicsEquilibrium pointPiecewiseTangentLimit cycleBoundary (topology)Control theory (sociology)Limit (mathematics)Lyapunov functionNonlinear systemApplied mathematicsMathematical analysisComputer scienceControl (management)PhysicsGeometryDifferential equation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a nonsmooth Filippov refuge ecosystem with a piecewise saturating response function and analyze its dynamics. We first investigate some key elements to our model which include the sliding segment, the sliding mode dynamics and the existence of equilibria which are classified into regular/virtual equilibrium, pseudo-equilibrium, boundary equilibrium and tangent point. In particular, we consider how the existence of the regular equilibrium and the pseudo-equilibrium are related. Then we study the stability of the standard periodic solution (limit cycle), the sliding periodic solutions (grazing or touching cycle) and the dynamics of the pseudo equilibrium, using quantitative analysis techniques related to nonsmooth Filippov systems. Furthermore, as the threshold value is varied, the model exhibits several complex bifurcations which are classified into equilibria, sliding mode, local sliding (boundary node and focus) and global bifurcations (grazing or touching). In conclusion, we discuss the importance of the refuge strategy in a biological setting.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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