Long-living transients in ecological models: Recent progress, new challenges, and open questions
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally, mathematical models in ecology placed an emphasis on asymptotic, long-term dynamics. However, a large number of recent studies highlighted the importance of transient dynamics in ecological and eco-evolutionary systems, in particular 'long transients' that can last for hundreds of generations or even longer. Many models as well as empirical studies indicated that a system can function for a long time in a certain state or regime (a 'metastable regime') but later exhibits an abrupt transition to another regime not preceded by any parameter change (or following the change that occurred long before the transition). This scenario where tipping occurs without any apparent source of a regime shift is also referred to as 'metastability'. Despite considerable evidence of the presence of long transients in real-world systems as well as models, until recently research into long-living transients in ecology has remained in its infancy, largely lacking systematisation. Within the past decade, however, substantial progress has been made in creating a unifying theory of long transients in deterministic as well as stochastic systems. This has considerably accelerated further studies on long transients, in particular on those characterised by more complicated patterns and/or underlying mechanisms. The main goal of this review is to provide an overview of recent research on long transients and related regime shifts in models of ecological dynamics. We pay special attention to the role of environmental stochasticity, the effect of multiple timescales (slow-fast systems), transient spatial patterns, and relation between transients and spatial synchronisation. We also discuss current challenges and open questions in understanding transients with applications to ecosystems dynamics.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».