Faculty Opinions recommendation of The roles of spatial heterogeneity and adaptive movement in stabilizing (or destabilizing) simple metacommunities.
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive consumer movement and between-patch heterogeneity have both been suggested to reduce population fluctuations in spatially subdivided systems. These conjectures are explored using models of two-patch consumer-resource systems with fitness dependent consumer movement and cyclic dynamics in at least one of the patches; neither conjecture applies generally to such systems. Under relatively low heterogeneity, highly accurate and rapid adaptive movement most often increases both the between-patch correlation of density and the variation in the total density of both species compared to a similar system having a low rate of random movement. However, such adaptive movement can decrease between-patch correlation and global population variability when (1) the consumer's movement is moderately sensitive to fitness differences and heterogeneity is relatively low, or (2) one of the patches would be stable in isolation, and the stable patch supports a sufficiently large consumer population. In both cases, the dynamics are typically either a stable equilibrium or a simple anti-phase cycle with low variation in total population size. Under adaptive movement, population variability is often lowest for intermediate levels of heterogeneity, but monotonic increases or decreases with increasing spatial heterogeneity are possible, depending on the fitness sensitivity of movement and how the characteristic that differs between patches affects within-patch stability and population size. High rates of random movement can lead to greater stability than adaptive movement when consumers are very efficient.Copyright © 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved. PMID: 21945147
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,215 | 0,080 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».