Ce modèle simule la dynamique d'une population structurée par l'âge, un cas d'étude inspiré par la biologie de la conservation du Fou de Bassan, un oiseau marin à longue durée de vie.

Contrairement aux modèles précédents (exponentiel, logistique) où tous les individus étaient considérés comme identiques, ce modèle intègre une réalité biologique fondamentale : les chances de survie et la capacité à se reproduire dépendent de l'âge. Les jeunes sont vulnérables, les subadultes sont immatures, et seuls les adultes expérimentés contribuent à la croissance de la population. Ce phénomène, appelé structure d'âge, crée des dynamiques complexes comme l'inertie démographique et une sensibilité particulière à la mortalité des adultes.

Les Composants du Modèle :

• Variables d'état (Stocks) : La population n'est plus un seul effectif (N), mais est divisée en trois compartiments qui représentent les grands stades de la vie :

  • Yearlings : Les jeunes dans leur première année.

  • Subadults : Les individus immatures, qui ne se reproduisent pas encore.

  • Adults : Le noyau reproducteur de la population.

• Paramètres Fondamentaux : Les caractéristiques biologiques du Fou de Bassan déterminent les paramètres de son cycle de vie. Vous pouvez régler ces paramètres avec les curseurs :

  • Taux de Survie (... surv rate) : Ils sont spécifiques à chaque stade. Vous remarquerez que la survie est faible la première année et très élevée chez les adultes.

  • Taux de Fécondité (Per-capita birth rate) : Le nombre de descendants produits par individu, qui n'est non-nul que pour les adultes.

  • Taux de Transition (Transition rate to Adult) : La vitesse à laquelle les subadultes deviennent matures et rejoignent le groupe des reproducteurs.

• Flux :

  • Les flux de Mortalité et de Reproduction ne sont plus des moyennes globales, mais sont calculés spécifiquement pour chaque classe d'âge.

  • De nouveaux flux de Vieillissement apparaissent, représentant le passage des individus d'un stade à l'autre.

• Indicateurs : Le modèle permet d'observer des propriétés "émergentes" cruciales pour les biologistes de la conservation, comme la Distribution Stable en Stade et le taux de croissance à long terme (λ) de la population.

Votre Mission d'Exploration :

Votre objectif est de devenir un biologiste de la conservation et de comprendre la dynamique et la vulnérabilité d'une espèce à cycle de vie lent !

1. Commencez en simulant une réintroduction (uniquement des jeunes) pour observer le phénomène d'inertie démographique et le temps de récupération de la population.

2. Explorez l'importance de la structure d'âge en essayant de trouver la Distribution Stable en Stade (SSD), c'est-à-dire la proportion de chaque classe d'âge qui assure une croissance régulière.

3. Testez la résilience de la population : diminuez la survie des adultes et trouvez le seuil de viabilité en dessous duquel la population est condamnée.

4. Simulez une faible augmentation chronique de la mortalité adulte et observez la spirale de l'extinction à long terme.

Cliquez sur "SIMULATE" et explorez la dynamique de votre population !

Caduta di un oggetto di massa e quantità di moto iniziale date nel campo gravitazionale, qualora sia presente un attrito viscoso di coefficiente lambda

A Tragedy of the Commons situation exists whenever two or more activities, each, which in order to produce results, rely on a shared limited resource. Results for these activities continue to develop as long as their use of the limited resource doesn't exceed the resource limit. Once this limit is reached the results produced by each activity are limited to the level at which the resource is replenished. See also Archetypes.

The dynamics of a moose population with density-dependent birth rate...the birth rate equals the death rate when the population is at carrying capacity; the birth rate is greater than the death rate when the population is below carrying capacity; the birth rate is below the death rate when the population is above carrying capacity.

Simplified from GDM IM and mark heffernan's initial numbers model. See next version post workshop IM

Insight feito a partir da adaptação de outros Insights produzidos por Paulo Inácio Prado e Kevin Shoemaker