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Here is a sample of public Insights made by Insight Maker users. This list is auto-generated and updated daily.

Insight diagram
This Model shows the population of the City of Toronto 100 years into the future. The population changes each year and there are 3 processes which are births, deaths, and net migration. Births and deaths occur at constant per-person rates and it is based on Ontario's vital statistics. Migration is the main cause of Toronto's world growth. It is modelled separately compared to natural increase. Immigration flows the fastest when the carrying capacity (K) slows as the population comes to K, this is realistic and it is a stready growth. Overall the population grows quickly at first but overtime it slows down as it gets closer to the carrying capacity (K).
Toronto Population Growth, Model of Births, Deaths, and Migration
4 weeks ago
Insight diagram
segundo modelo de la dinamica de ciervos en Yellowstone, basado en Ford 2000, "modelling the environment" cap 16
 
Modelo 1 - Ford
Insight diagram
As initially proposed by Pr. William M White of Cornell University:

http://www.geo.cornell.edu/eas/education/course/descr/EAS302/302_06Lab11.pdf
http://www.eas.cornell.edu/
Global Carbon Cycle
Insight diagram
Addition to Program Evaluation Insight based on Health System Efficiency WHO Europe 2016 publication includes vital signs
Health System Efficiency
Insight diagram
This is a systems model that allows groups of professionals to discuss 'prevention at scale' opportunities and the implications of numbers 'needed to treat' in any local population. In terms of public health interventions this equates to reach, compliance and efficacy, which are usually lower than one might suspect.
Diabetes Prevention Opportunities
Insight diagram

Ce modèle simule la dynamique d'une population dont la croissance est limitée par son environnement, un cas d'étude inspiré par la gestion des stocks de légine australe dans l'océan Austral.

Contrairement au modèle de croissance exponentielle (conditions idéales), la croissance de la légine n'est pas infinie. Les ressources (nourriture, espace) sont limitées et la compétition augmente avec la population. Ce phénomène, appelé densité-dépendance, crée une auto-régulation qui freine la croissance et la fait tendre vers une limite : la capacité de charge (K). De plus, cette population est soumise à une pression extérieure : la pêche.

Les Composants du Modèle :

  • Variable d'état : L'Effectif du stock (N) de légines, qui est au cœur du système.

  • Paramètres Fondamentaux : Les caractéristiques biologiques de la légine et de son milieu déterminent les paramètres de sa croissance. Vous pouvez régler ces paramètres avec les curseurs :

    • bmax et dmin : Les taux de natalité et de mortalité optimaux, quand la densité est faible.

    • ddb et ddd : L'intensité de la compétition. Ils mesurent à quel point la reproduction ralentit et la mortalité augmente quand la population devient trop dense.

  • Flux :

    • Les flux de Naissances (B) et de Morts (D) ne sont plus simplement proportionnels à N, mais sont maintenant régulés par la densité.

    • Un nouveau flux de sortie contrôlé par l'homme est ajouté : la Pêche (Fisheries).

  • Indicateurs : Le modèle calcule des propriétés "émergentes" cruciales pour les gestionnaires, comme le taux de croissance maximal (rmax) et la Capacité de Charge (K) de l'écosystème.

Votre Mission d'Exploration : Votre objectif est de devenir un gestionnaire de pêcherie durable !

  1. Commencez avec une pêche nulle (Fisheries = 0) pour observer la courbe de croissance logistique naturelle de la légine et identifier sa capacité de charge K.

  2. Introduisez ensuite un effort de pêche modéré. Quel est son impact sur la taille de la population à l'équilibre ?

  3. Explorez différentes intensités de pêche pour trouver le Rendement Maximal Soutenable (RMS) : la plus grande quantité de poissons que vous pouvez pêcher chaque année sans provoquer l'effondrement du stock. Cliquez sur "SIMULATE" et gérez votre ressource !

Modèle BIDE Taux Densité-Dépendants
11 2 weeks ago