MacArthur’s consumer-resource model: a Rosetta Stone for competitive interactions
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments in competition theory, namely, Modern Coexistence Theory (MCT), have aided empiricists in formulating tests of species persistence, coexistence, and evolution from simple to complex community settings. However, the parameters used to predict competitive outcomes, such as interaction coefficients, invasion growth rates, or stabilizing differences, remain biologically opaque, making findings difficult to generalize across ecological settings. Here, our article is structured around five goals, towards clarifying MCT by first making a case for the modern-day utility of MacArthur’s consumer-resource model, a model with surprising complexity and depth: (i) to describe the model in uniquely accessible language, deciphering the mathematics towards cultivating deeper biological intuition about competition’s innerworkings regardless of what empirical toolkit one uses, (ii) to provide translation between biological mechanisms from MacArthur’s model and parameters used to predict coexistence in MCT, (iii) to make explicit important but understated assumptions of MacArthur’s model in plain terms, (iv) provide empirical recommendations, and (v) to examine how key ecological concepts (e.g., r/K selection) can be understood with renewed clarity through MacArthur’s lens. We end by highlighting opportunities to explore mechanisms in tandem with MCT and to compare and translate results across ecological currencies towards a more unified ecological science.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».