Deterministic and stochastic plankton dynamics: Effects of contamination, refuge, and additional food sources
Notice bibliographique
Résumé
Studying plankton systems encompasses different interests, including understanding ecological cycles and developing sustainable strategies in aquaculture research regarding food security. Zooplankton farming is economically valuable, and its production may depend primarily on the availability of phytoplankton and other external food sources. However, diverse factors may affect overall phytoplankton–zooplankton interactions. For example, phytoplankton’s defense mechanisms, such as finding refuge and releasing toxins or low phytoplankton’s sustainable environments, can decrease zooplankton populations. Another critical factor is the adverse effects of pollution on plankton systems, which are more frequently present in water bodies. Still, zooplankton may survive harsh conditions if present pollutants are in low concentrations and external sources, including animal waste, are available. The partial understanding of these trophic interactions depends on initial assumptions, and using stochastic approaches may reduce the gap between deterministic mathematical outcomes and reality. In this work, we have mathematically described a planktonic system under the above assumptions using a deterministic model as well as its stochastic version. Our findings suggest that zooplankton growth is possible under polluted environments by providing them with external food sources, complementing phytoplankton availability. However, in these circumstances, random external environmental factors may cause the phytoplankton population to collapse. Through stochastic numerical experiments, we estimate which possible scenarios are more likely to induce phytoplankton extinction in these plankton systems.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».