Tipping Points in Seed Dispersal Mutualism Driven by Environmental Stochasticity
Notice bibliographique
Résumé
.The mechanism of seed dispersal mutualism is fundamental to understanding vegetation diversity and its conservation. In this study, we propose a stochastic model that extends the classical framework of seed dispersal mutualism to explore the effects of environmental stochasticity on mutualistic interactions between seed dispersers and plants. We first provide a comprehensive picture of the long-term dynamics of seed dispersal mutualism in deterministic and stochastic environments. We then analyze the relationship between stochasticity and the probability and time that seed dispersal mutualism tips between stable states. Additionally, we evaluate the extinction risk of seed dispersal mutualism for different population values and accordingly assign extinction warning levels to these values. The analysis reveals that the impact of environmental stochasticity on tipping phenomena is scenario-dependent but follows some interpretable trends. The probability (resp., time) of tipping towards the extinction state typically increases (resp., decreases) monotonically with noise intensity, while the probability of tipping towards the coexistence state typically peaks at intermediate noise intensity. Noise in animal populations contributes to tipping toward the coexistence state, whereas noise in plant populations slows down the tipping toward the coexistence state. Noise-induced changes in warning levels of initial population values are most pronounced near the boundaries of the basin of attraction, but sufficiently loud noise (especially for plant populations) may alter the risk far from these boundaries. These findings provide a theoretical explanation for the effect of environmental stochasticity on multistability transitions in seed dispersal mutualism and can be utilized to study the interplay between other population systems and environmental stochasticity.Keywordsseed dispersal mutualismsenvironmental stochasticitytipping pointcoexistenceearly warningMSC codes34F0592B05
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».