Metapopulations, the inflationary effect, and consequences for public health
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The metapopulation perspective is an important conceptual framework in ecology and evolutionary ecology. Metapopulations are spatially distributed populations linked by dispersal. Both metapopulation models and their community and ecosystem level analogues, metacommunity and meta-ecosystem models, tend to be more stable regionally than locally and display enhanced abundance because of the interplay of spatiotemporal heterogeneity and dispersal (an effect that has been called the “inflationary effect”). We highlight the essential role of spatiotemporal heterogeneity in metapopulation biology, sketch empirical demonstrations of the inflationary effect, and provide a mechanistic interpretation of how the inflationary effect arises and impacts population growth and abundance. We illustrate the effect with examples from the spread of infectious disease. Namely, failure to recognize the full possible effects of spatiotemporal heterogeneity likely enhanced the spread of COVID-19, a failure based on lack of understanding of emergent population processes at large scales which may hamper control and eradication of other infectious diseases. We finish by noting how the effects of spatiotemporal heterogeneity have implicitly played roles in the history of ecology, ranging across subdisciplines as diverse as natural enemy-victim dynamics, species coexistence, and conservation biology. Seriously confronting the complexity of spatiotemporal heterogeneity could push many of these subdisciplines forward.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».