Toxic effects on predator–prey dynamics: From deterministic to stochastic perspectives
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a comprehensive model of predator–prey interactions within a toxic environment, with a particular focus on the effect of toxicant compounds on the development of populations. By incorporating environmental disturbances, the dynamics of the model are investigated to enhance the system’s authenticity. Analytical explanations have been provided for the deterministic system solutions, including positivity, uniform boundedness and persistence. The deterministic portion of the investigation entails a comprehensive examination of occurrence and stability criteria pertaining to every possible equlibria. The bifurcation studies conducted on the system exhibit the appearance of local bifurcations, including transcritical, saddle-node and Hopf bifurcations. Moreover, these evaluations establish the parametric region in which Bautin, Bogdanov–Takens and cusp bifurcation occur. Under a relevant selection of parametric values, the suggested system has the capacity to manifest a wide range of dynamic phenomena, such as bi-stable behavior, emergence of limit cycles, and presence of homoclinic loops. Furthermore, in a stochastic environment, the use of Lyapunov functions explains the existence of a global positive solution. It has additionally been argued that the proposed system exhibits ultimate stochastic boundedness. Subsequently, specific and adequate criteria demonstrate the eradication of both species as well as the long-term survival of prey communities. We have also investigated the impact of the exogenous input rate of toxic substances and the coefficient of toxic substances in both species on the behavior of the whole system, both in deterministic and stochastic scenarios. Theoretical findings have been confirmed by various numerical investigations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».