Effects of spatiotemporal, temporal and spatial nonlocal prey competitions on population distributions for a prey-predator system with generalist predation
Notice bibliographique
Résumé
Conventional wisdom suggests that a prey-predator system with a generalist predator exhibits more stable dynamics than with a specialist predator. However, recent developments show that the presence of a generalist predator can lead to comparatively complex dynamics, including bistability, tristability, and several local as well as global bifurcations. In this paper, we study the dynamics of both local and nonlocal models of prey-predator interactions with generalist-type predation. Nonlocal intra-specific prey competition is assumed to be spatiotemporal, purely temporal, or purely spatial in nature. Also, we primarily aim to understand the resulting system dynamics under conditions of subpar and limited substitute food options available to the generalist predator. We first ensure that the local model is well-posed, and then provide the conditions for the existence and non-existence of spatially heterogeneous steady state solutions by using the maximum principle, Poincaré inequality and Leray-Schauder degree theory. Further, we derive the conditions for Turing instability in both the local and nonlocal models by using the linear analysis. We then illustrate a wide class of stationary and dynamic patterns obtained through numerical simulations for all the considered models, where the choice of the parametric domain is partially guided by the analytical results. This study reveals that the nonlocal model with purely spatial kernel admits spatial-Hopf bifurcation which gives rise to population oscillations around a 'ghost attractor', whereas this phenomenon does not occur in the other models.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».