Revealing unseen dynamical regimes of ecosystems from population time-series data
Notice bibliographique
Résumé
Many dynamical systems can exist in alternative regimes for which small changes in an environmental driver can cause sudden jumps between regimes. In ecology, predicting the regime of population fluctuations under unobserved levels of an environmental driver has remained an unsolved challenge with important implications for conservation and management. Here, we show that integrating time-series data and information on a putative driver into a Gaussian Process regression model for the system's dynamics allows us to predict dynamical regimes without the need to specify the equations of motion of the system. As a proof of concept, we demonstrate that we can accurately predict fixed-point, cyclic, or chaotic dynamics under unseen levels of a control parameter for a range of simulated population dynamics models. For a model with an abrupt population collapse, we show that our approach goes beyond an early warning signal by characterizing the regime that follows the tipping point. We then apply our approach to data from an experimental microbial food web and from a lake planktonic food web. We find that we can reconstruct transitions away from chaos in the microbial food web and anticipate the dynamics of the oligotrophic regime in the planktonic food web. These results lay the groundwork for making rational decisions about preventing, or preparing for, regime shifts in natural ecosystems and other dynamical systems.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 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 ».