Modeling Populations of Adaptive Individuals (eBook)

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2020
216 Seiten
Princeton University Press (Verlag)
978-0-691-19537-7 (ISBN)
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Ecologists now recognize that the dynamics of populations, communities, and ecosystems are strongly affected by adaptive individual behaviors. Yet until now, we have lacked effective and flexible methods for modeling such dynamics. Traditional ecological models become impractical with the inclusion of behavior, and the optimization approaches of behavioral ecology cannot be used when future conditions are unpredictable due to feedbacks from the behavior of other individuals. This book provides a comprehensive introduction to state- and prediction-based theory, or SPT, a powerful new approach to modeling trade-off behaviors in contexts such as individual-based population models where feedbacks and variability make optimization impossible.Modeling Populations of Adaptive Individuals features a wealth of examples that range from highly simplified behavior models to complex population models in which individuals make adaptive trade-off decisions about habitat and activity selection in highly heterogeneous environments. Steven Railsback and Bret Harvey explain how SPT builds on key concepts from the state-based dynamic modeling theory of behavioral ecology, and how it combines explicit predictions of future conditions with approximations of a fitness measure to represent how individuals make good-not optimal-decisions that they revise as conditions change. The resulting models are realistic, testable, adaptable, and invaluable for answering fundamental questions in ecology and forecasting ecological outcomes of real-world scenarios.
Erscheint lt. Verlag 19.5.2020
Reihe/Serie Monographs in Population Biology
Monographs in Population Biology
Zusatzinfo 34 b/w illus.
Sprache englisch
Themenwelt Naturwissenschaften Biologie Ökologie / Naturschutz
Naturwissenschaften Biologie Zoologie
Schlagworte 3D modeling • activity selection • adaptive behavior • Adaptive management • Addition • Alasdair I. Houston • Alternative model • Approximation • Availability • Bayes' Theorem • Behavior • Behavioral Ecology • behavior model • biodiversity • biologist • Biomass (ecology) • Calculation • Calibration • climate change • Coastal cutthroat trout • Colin W. Clark • Competition • Computation • Conceptual Framework • conceptual model • Cost–benefit analysis • credibility • Cutthroat trout • Daphnia • decision algorithm • Decision-Making • decision model • Decision Theory • Desiccation • Digestion • Dynamic Modeling in Behavioral Ecology • Dynamic Programming • dynamic state variable modeling • Dynamic State Variable Models in Ecology • Ecology • ecosystem • Emergence • Energy • estimation • Evaluation of Alternatives • evolutionary ecology • Experience good • facultative anadromy • Fecundity • Field Experiment • field research • fish • fishery • Fish migration • Fitness (biology) • fitness measures • Food Chain • forager patch selection • foraging • Genetic Algorithm • growth and size • habitat destruction • habitat selection • Herbivore • hypothesis • implementation • inductive reasoning • infestation • Iteration • John M. NcNamara • Juvenile fish • limpet • logistic function • Marc Mangel • Mathematical Optimization • Measurement • Metabolism • modeling prediction • model organism • Model Selection • Models of Adaptive Behaviour • Need theory • Optimal Foraging Theory • organism • Parameter • Physiology • Plant strategies • population dynamics • Population Ecology • Population model • population simulations • predation • predicting offspring • Prediction • Probability • Quantity • rainbow trout • Reproductive success • Requirement • Salmonidae • Sensitivity Analysis • Smithsonian Conservation Biology Institute • spatial ecology • Spawn (biology) • state variable • Statistical hypothesis testing • Stephen P. Hubbell • Technology • Test Theory • theoretical ecology • theory • time horizons • Time Series • Trade-off • Trophic level • Turbidity • Uncertainty • uncertainty analysis • Vertical Migration • Water column • Watershed management
ISBN-10 0-691-19537-4 / 0691195374
ISBN-13 978-0-691-19537-7 / 9780691195377
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