The Impact of Habitat Impermanence on Metapopulation Viability and Size
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Habitat is often impermanent causing the amount and spatial distribution of habitat patches available to species to vary through time. Theory calls for metrics that fully account for the impact of habitat impermanence on metapopulations, yet all use averages that homogenize spatiotemporal impacts of habitat impermanence in some manner. We develop a novel modelling approach using a deterministic variation of the widely used spatially realistic Levins model paired with a continuous time Markov chain to capture the stochastic impacts of habitat impermanence on finite metapopulations. From this model we derive analytic expectations of metapopulation viability and size by weighting landscape capacities and equilibrium occupancies by the quasi-equilibrium distribution of habitat configurations exhibited by landscapes characterized by a simplest form of habitat impermanence (i.e. random and independent habitat patch loss and gain at constant rates). These provide expectations of metapopulation viability and size in absence of transient metapopulation dynamics. We then show how dispersal and colonization/extinction rates, relative to rates of habitat change, separately impact metapopulation viability and size. Using simulations of our model, we show the measures we propose invariably improve estimation of metapopulation viability and size from earlier estimates, but ultimately overestimate both when species less able to keep pace with rates of change from habitat impermanence in the landscapes they occupy. Our research identifies the importance of fully accounting for spatial habitat configurations through time, and highlights the importance of transient dynamics as rates of habitat impermanence increase.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».