Analysis of the impact of fear in the presence of additional food and prey refuge with nonlocal predator–prey models
Notice bibliographique
Résumé
There are many positive and negative factors present in the predator–prey interaction which affect the net growth of the species. Fear of predation is one such factor that creates psychological stress in a prey species, which causes a negative impact on their overall growth. This work considers a predator–prey model where the prey species faces a reduction in their growth out of fear, and the predator has an alternative food source that helps the prey to hide in a safer place. As an extension into the nonlocal spatio-temporal model, a nonlocal term is considered in the prey growth to incorporate a fear-effect range around their spatial location. Linear stability analysis helps to analyse the temporal model and produces a wide range of interesting results, including the presence of a certain amount of fear or even prey refuge, which helps in population coexistence. Furthermore, the numerical simulations of the local and nonlocal spatio-temporal models show different types of spatial–temporal patterns, such as Turing and non-Turing patterns. Nevertheless, an increase in fear level reduces the range of the Turing domain for the local model, whereas the opposite happens when the range of nonlocal interaction is increased. • A prey–predator interaction is proposed where fear of predation affects prey growth. • Predator is provided with additional food sources except for the targeted prey. • The fear term acts as a stabilizing and destabilizing factor in the system. • Chances of non-homogeneous pattern formation are reduced for an increasing fear level. • Turing domain is increased with the incorporation of the nonlocal fear term.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».