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Enregistrement W4291520290 · doi:10.3934/mbe.2022544

The Beverton–Hold model on isolated time scales

2022· article· en· W4291520290 sur OpenAlexaff
Martin Böhner, Jaqueline G. Mesquita, Sabrina Streipert

Notice bibliographique

RevueMathematical Biosciences & Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStochastic processes and statistical mechanics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésConjectureUpper and lower boundsGeneralizationMathematicsApplied mathematicsDiscrete time and continuous timeQuantumMathematical economicsPure mathematicsStatistical physicsMathematical analysisStatisticsPhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we formulate the Beverton-Holt model on isolated time scales and extend existing results known in the discrete and quantum calculus cases. Applying a recently introduced definition of periodicity for arbitrary isolated time scales, we discuss the effects of periodicity onto a population modeled by a dynamic version of the Beverton-Holt equation. The first main theorem provides conditions for the existence of a unique ω -periodic solution that is globally asymptotically stable, which addresses the first Cushing-Henson conjecture on isolated time scales. The second main theorem concerns the generalization of the second Cushing-Henson conjecture. It investigates the effects of periodicity by deriving an upper bound for the average of the unique periodic solution. The obtained upper bound reveals a dependence on the underlying time structure, not apparent in the classical case. This work also extends existing results for the Beverton-Holt model in the discrete and quantum cases, and it complements existing conclusions on periodic time scales. This work can furthermore guide other applications of the recently introduced periodicity on isolated time scales.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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