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Enregistrement W4389950130 · doi:10.1111/oik.09824

The shape of density dependence and the relationship between population growth, intraspecific competition and equilibrium population density

2023· article· en· W4389950130 sur OpenAlexaff
Emanuel A. Fronhofer, Lynn Govaert, Mary I. O’Connor, Sebastian J. Schreiber, Florian Altermatt

Notice bibliographique

RevueOikos · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversität ZürichSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésDensity dependenceLogistic functionPopulationIntraspecific competitionStatistical physicsCompetition (biology)Population growthPopulation modelPopulation ecologyEconometricsEcologyMathematicsBiologyStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The logistic growth model is one of the most frequently used formalizations of density dependence affecting population growth, persistence and evolution. Ecological and evolutionary theory, and applications to understand population change over time often include this model. However, the assumptions and limitations of this popular model are often not well appreciated. Here, we briefly review past use of the logistic growth model and highlight limitations by deriving population growth models from underlying consumer–resource dynamics. We show that the logistic equation likely is not applicable to many biological systems. Rather, density‐regulation functions are usually non‐linear and may exhibit convex or concave curvatures depending on the biology of resources and consumers. In simple cases, the dynamics can be fully described by the Schoener model. More complex consumer dynamics show similarities to a Maynard Smith–Slatkin model. We show how population‐level parameters, such as intrinsic rates of increase and equilibrium population densities are not independent, as often assumed. Rather, they are functions of the same underlying parameters. The commonly assumed positive relationship between equilibrium population density and competitive ability is typically invalid. We propose simple relationships between intrinsic rates of increase and equilibrium population densities that capture the essence of different consumer–resource systems. Relating population level models to underlying mechanisms allows us to discuss applications to evolutionary outcomes and how these models depend on environmental conditions, like temperature via metabolic scaling. Finally, we use time‐series from microbial food chains to fit population growth models as a test case for our theoretical predictions. Our results show that density‐regulation functions need to be chosen carefully as their shapes will depend on the study system's biology. Importantly, we provide a mechanistic understanding of relationships between model parameters, which has implications for theory and for formulating biologically sound and empirically testable predictions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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