Long-living transients in ecological models: Recent progress, new challenges, and open questions
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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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle