What constrains food webs? A maximum entropy framework for predicting their structure with minimal biases
Notice bibliographique
Résumé
Food webs are complex ecological networks whose structure is both ecologically and statistically constrained, with many network properties being correlated with each other. Despite the recognition of these invariable relationships in food webs, the use of the principle of maximum entropy (MaxEnt) in network ecology is still rare. This is surprising considering that MaxEnt is a statistical tool precisely designed for understanding and predicting many types of constrained systems. This principle asserts that the least-biased probability distribution of a system's property, constrained by prior knowledge about that system, is the one with maximum information entropy. MaxEnt has been proven useful in many ecological modeling problems, but its application in food webs and other ecological networks is limited. Here we show how MaxEnt can be used to derive many food-web properties both analytically and heuristically. First, we show how the joint degree distribution (the joint probability distribution of the numbers of prey and predators for each species in the network) can be derived analytically using the number of species and the number of interactions in food webs. Second, we present a heuristic and flexible approach of finding a network's adjacency matrix (the network's representation in matrix format) based on simulated annealing and SVD entropy. We built two heuristic models using the connectance and the joint degree sequence as statistical constraints, respectively. We compared both models' predictions against corresponding null and neutral models commonly used in network ecology using open access data of terrestrial and aquatic food webs sampled globally (N = 257). We found that the heuristic model constrained by the joint degree sequence was a good predictor of many measures of food-web structure, especially the nestedness and motifs distribution. Specifically, our results suggest that the structure of terrestrial and aquatic food webs is mainly driven by their joint degree distribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».