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Enregistrement W4280611178 · doi:10.1002/mma.8334

Dynamics of a stochastic phytoplankton–toxic phytoplankton–zooplankton system under regime switching

2022· article· en· W4280611178 sur OpenAlexaff
He Liu, Chuanjun Dai, Hengguo Yu, Qing Guo, Jianbing Li, Aimin Hao, Jun Kikuchi, Min Zhao

Notice bibliographique

RevueMathematical Methods in the Applied Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhytoplanktonZooplanktonExtinction (optical mineralogy)PlanktonErgodic theoryWhite noiseEnvironmental scienceBiomass (ecology)MathematicsBiologyEcologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a stochastic phytoplankton–toxic phytoplankton–zooplankton system with Beddington–DeAngelis functional response, where both the white noise and regime switching are taken into account, is studied analytically and numerically. The aim of this research is to study the combined effects of the white noise, regime switching, and toxin‐producing phytoplankton (TPP) on the dynamics of the system. Firstly, the existence and uniqueness of global positive solution of the system is investigated. Then some sufficient conditions for the extinction, persistence in the mean, and the existence of a unique ergodic stationary distribution of the system are derived. Significantly, some numerical simulations are carried to verify our analytical results and show that high intensity of white noise is harmful to the survival of plankton populations, but regime switching can balance the different survival states of plankton populations and decrease the risk of extinction. Additionally, it is found that an increase in the toxin liberation rate produced by TPP will increase the survival chance of phytoplankton, while it will reduce the biomass of zooplankton. All these results may provide some insightful understanding on the dynamics of phytoplankton–zooplankton systems in randomly disturbed aquatic environments.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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