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Enregistrement W4313856608 · doi:10.1142/s1793524523500109

Dynamical behaviors of a constant prey refuge ratio-dependent prey–predator model with Allee and fear effects

2023· article· en· W4313856608 sur OpenAlexaff
Soumitra Pal, Pijush Panday, Nikhil Pal, A. K. Misra, Joydev Chattopadhyay

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biomathematics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllee effectEquilibrium pointExtinction (optical mineralogy)MathematicsPredationPopulationHopf bifurcationConstant (computer programming)Control theory (sociology)Statistical physicsApplied mathematicsBifurcationNonlinear systemEcologyMathematical analysisPhysicsBiologyEconomicsComputer scienceDifferential equationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we consider a nonlinear ratio-dependent prey–predator model with constant prey refuge in the prey population. Both Allee and fear phenomena are incorporated explicitly in the growth rate of the prey population. The qualitative behaviors of the proposed model are investigated around the equilibrium points in detail. Hopf bifurcation including its direction and stability for the model is also studied. We observe that fear of predation risk can have both stabilizing and destabilizing effects and induces bubbling phenomenon in the system. It is also observed that for a fixed strength of fear, an increase in the Allee parameter makes the system unstable, whereas an increase in prey refuge drives the system toward stability. However, higher values of both the Allee and prey refuge parameters have negative impacts and the populations go to extinction. Further, we explore the variation of densities of the populations in different bi-parameter spaces, where the coexistence equilibrium point remains stable. Numerical simulations are carried out to explore the dynamical behaviors of the system with the help of MATLAB software.

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations31
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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