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A1  - Riviere, A.
A1  - Rivoire, S.
A1  - Rob, L.
A1  - Roeser, U.
A1  - Rohlfs, R.
A1  - Rojas, G.
A1  - Romano, Patrizia
A1  - Romaszkan, W.
A1  - Romero, G. E.
A1  - Rosen, S.
A1  - Lees, S. Rosier
A1  - Ross, D.
A1  - Rouaix, G.
A1  - Rousselle, J.
A1  - Rousselle, S.
A1  - Rovero, A. C.
A1  - Roy, F.
A1  - Royer, S.
A1  - Rudak, B.
A1  - Rulten, C.
A1  - Rupinski, M.
A1  - Russo, F.
A1  - Ryde, F.
A1  - Sacco, B.
A1  - Saemann, E. O.
A1  - Saggion, A.
A1  - Safiakian, V.
A1  - Saito, K.
A1  - Saito, T.
A1  - Saito, Y.
A1  - Sakaki, N.
A1  - Sakonaka, R.
A1  - Salini, A.
A1  - Sanchez, F.
A1  - Sanchez-Conde, M.
A1  - Sandoval, A.
A1  - Sandaker, H.
A1  - Sant'Ambrogio, E.
A1  - Santangelo, A.
A1  - Santos, E. M.
A1  - Sanuy, A.
A1  - Sapozhnikov, L.
A1  - Sarkar, S.
A1  - Sartore, N.
A1  - Sasaki, H.
A1  - Satalecka, K.
A1  - Sawada, M.
A1  - Scalzotto, V.
A1  - Scapin, V.
A1  - Scarcioffolo, M.
A1  - Schafer, J.
A1  - Schanz, T.
A1  - Schlenstedt, S.
A1  - Schlickeiser, R.
A1  - Schmidt, T.
A1  - Schmoll, J.
A1  - Schovanek, P.
A1  - Schroedter, M.
A1  - Schultz, C.
A1  - Schultze, J.
A1  - Schulz, A.
A1  - Schure, K.
A1  - Schwab, T.
A1  - Schwanke, U.
A1  - Schwarz, J.
A1  - Schwarzburg, S.
A1  - Schweizer, T.
A1  - Schwemmer, S.
A1  - Segreto, A.
A1  - Seiradakis, J. -H.
A1  - Sembroski, G. H.
A1  - Seweryn, K.
A1  - Sharma, M.
A1  - Shayduk, M.
A1  - Shellard, R. C.
A1  - Shi, J.
A1  - Shibata, T.
A1  - Shibuya, A.
A1  - Shum, E.
A1  - Sidoli, L.
A1  - Sidz, M.
A1  - Sieiro, J.
A1  - Sikora, M.
A1  - Silk, J.
A1  - Sillanpaa, A.
A1  - Singh, B. B.
A1  - Sitarek, J.
A1  - Skole, C.
A1  - Smareglia, R.
A1  - Smith, A.
A1  - Smith, D.
A1  - Smith, J.
A1  - Smith, N.
A1  - Sobczynska, D.
A1  - Sol, H.
A1  - Sottile, G.
A1  - Sowinski, M.
A1  - Spanier, F.
A1  - Spiga, D.
A1  - Spyrou, S.
A1  - Stamatescu, V.
A1  - Stamerra, A.
A1  - Starling, R.
A1  - Stawarz, L.
A1  - Steenkamp, R.
A1  - Stegmann, Christian
A1  - Steiner, S.
A1  - Stergioulas, N.
A1  - Sternberger, R.
A1  - Sterzel, M.
A1  - Stinzing, F.
A1  - Stodulski, M.
A1  - Straumann, U.
A1  - Strazzeri, E.
A1  - Stringhetti, L.
A1  - Suarez, A.
A1  - Suchenek, M.
A1  - Sugawara, R.
A1  - Sulanke, K. -H.
A1  - Sun, S.
A1  - Supanitsky, A. D.
A1  - Suric, T.
A1  - Sutcliffe, P.
A1  - Sykes, J.
A1  - Szanecki, M.
A1  - Szepieniec, T.
A1  - Szostek, A.
A1  - Tagliaferri, G.
A1  - Tajima, H.
A1  - Takahashi, H.
A1  - Takahashi, K.
A1  - Takalo, L.
A1  - Takami, H.
A1  - Talbot, C.
A1  - Tammi, J.
A1  - Tanaka, M.
A1  - Tanaka, S.
A1  - Tasan, J.
A1  - Tavani, M.
A1  - Tavernet, J. -P.
A1  - Tejedor, L. A.
A1  - Telezhinsky, Igor O.
A1  - Temnikov, P.
A1  - Tenzer, C.
A1  - Terada, Y.
A1  - Terrier, R.
A1  - Teshima, M.
A1  - Testa, V.
A1  - Tezier, D.
A1  - Thuermann, D.
A1  - Tibaldo, L.
A1  - Tibolla, O.
A1  - Tiengo, A.
A1  - Tluczykont, M.
A1  - Todero Peixoto, C. J.
A1  - Tokanai, F.
A1  - Tokarz, M.
A1  - Toma, K.
A1  - Torii, K.
A1  - Tornikoski, M.
A1  - Torres, D. F.
A1  - Torres, M.
A1  - Tosti, G.
A1  - Totani, T.
A1  - Toussenel, C.
A1  - Tovmassian, G.
A1  - Travnicek, P.
A1  - Trifoglio, M.
A1  - Troyano, I.
A1  - Tsinganos, K.
A1  - Ueno, H.
A1  - Umehara, K.
A1  - Upadhya, S. S.
A1  - Usher, T.
A1  - Uslenghi, M.
A1  - Valdes-Galicia, J. F.
A1  - Vallania, P.
A1  - Vallejo, G.
A1  - van Driel, W.
A1  - van Eldik, C.
A1  - Vandenbrouke, J.
A1  - Vanderwalt, J.
A1  - Vankov, H.
A1  - Vasileiadis, G.
A1  - Vassiliev, V.
A1  - Veberic, D.
A1  - Vegas, I.
A1  - Vercellone, S.
A1  - Vergani, S.
A1  - Veyssiere, C.
A1  - Vialle, J. P.
A1  - Viana, A.
A1  - Videla, M.
A1  - Vincent, P.
A1  - Vincent, S.
A1  - Vink, J.
A1  - Vlahakis, N.
A1  - Vlahos, L.
A1  - Vogler, P.
A1  - Vollhardt, A.
A1  - von Gunten, H. P.
A1  - Vorobiov, S.
A1  - Vuerli, C.
A1  - Waegebaert, V.
A1  - Wagner, R.
A1  - Wagner, R. G.
A1  - Wagner, S.
A1  - Wakely, S. P.
A1  - Walter, R.
A1  - Walther, T.
A1  - Warda, K.
A1  - Warwick, R.
A1  - Wawer, P.
A1  - Wawrzaszek, R.
A1  - Webb, N.
A1  - Wegner, P.
A1  - Weinstein, A.
A1  - Weitzel, Q.
A1  - Welsing, R.
A1  - Werner, M.
A1  - Wetteskind, H.
A1  - White, R.
A1  - Wierzcholska, A.
A1  - Wiesand, S.
A1  - Wilkinson, M.
A1  - Williams, D. A.
A1  - Willingale, R.
A1  - Winiarski, K.
A1  - Wischnewski, R.
A1  - Wisniewski, L.
A1  - Wood, M.
A1  - Woernlein, A.
A1  - Xiong, Q.
A1  - Yadav, K. K.
A1  - Yamamoto, H.
A1  - Yamamoto, T.
A1  - Yamazaki, R.
A1  - Yanagita, S.
A1  - Yebras, J. M.
A1  - Yelos, D.
A1  - Yoshida, A.
A1  - Yoshida, T.
A1  - Yoshikoshi, T.
A1  - Zabalza, V.
A1  - Zacharias, M.
A1  - Zajczyk, A.
A1  - Zanin, R.
A1  - Zdziarski, A.
A1  - Zech, Alraune
A1  - Zhao, A.
A1  - Zhou, X.
A1  - Zietara, K.
A1  - Ziolkowski, J.
A1  - Ziolkowski, P.
A1  - Zitelli, V.
A1  - Zurbach, C.
A1  - Zychowski, P.
T1  - Introducing the CTA concept
T2  - Astroparticle physics
N2  - The Cherenkov Telescope Array (CTA) is a new observatory for very high-energy (VHE) gamma rays. CTA has ambitions science goals, for which it is necessary to achieve full-sky coverage, to improve the sensitivity by about an order of magnitude, to span about four decades of energy, from a few tens of GeV to above 100 TeV with enhanced angular and energy resolutions over existing VHE gamma-ray observatories. An international collaboration has formed with more than 1000 members from 27 countries in Europe, Asia, Africa and North and South America. In 2010 the CTA Consortium completed a Design Study and started a three-year Preparatory Phase which leads to production readiness of CTA in 2014. In this paper we introduce the science goals and the concept of CTA, and provide an overview of the project.
KW  - TeV gamma-ray astronomy
KW  - Air showers
KW  - Cherenkov Telescopes
Y1  - 2013
U6  - https://doi.org/10.1016/j.astropartphys.2013.01.007
SN  - 0927-6505
SN  - 1873-2852
VL  - 43
IS  - 2
SP  - 3
EP  - 18
PB  - Elsevier
CY  - Amsterdam
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Actis, M.
A1  - Agnetta, G.
A1  - Aharonian, Felix A.
A1  - Akhperjanian, A. G.
A1  - Aleksic, J.
A1  - Aliu, E.
A1  - Allan, D.
A1  - Allekotte, I.
A1  - Antico, F.
A1  - Antonelli, L. A.
A1  - Antoranz, P.
A1  - Aravantinos, A.
A1  - Arlen, T.
A1  - Arnaldi, H.
A1  - Artmann, S.
A1  - Asano, K.
A1  - Asorey, H. G.
A1  - Baehr, J.
A1  - Bais, A.
A1  - Baixeras, C.
A1  - Bajtlik, S.
A1  - Balis, D.
A1  - Bamba, A.
A1  - Barbier, C.
A1  - Barcelo, M.
A1  - Barnacka, Anna
A1  - Barnstedt, Jürgen
A1  - de Almeida, U. Barres
A1  - Barrio, J. A.
A1  - Basso, S.
A1  - Bastieri, D.
A1  - Bauer, C.
A1  - Becerra Gonzalez, J.
A1  - Becherini, Yvonne
A1  - Bechtol, K. C.
A1  - Becker, J.
A1  - Beckmann, Volker
A1  - Bednarek, W.
A1  - Behera, B.
A1  - Beilicke, M.
A1  - Belluso, M.
A1  - Benallou, M.
A1  - Benbow, W.
A1  - Berdugo, J.
A1  - Berger, K.
A1  - Bernardino, T.
A1  - Bernlöhr, K.
A1  - Biland, A.
A1  - Billotta, S.
A1  - Bird, T.
A1  - Birsin, E.
A1  - Bissaldi, E.
A1  - Blake, S.
A1  - Blanch Bigas, O.
A1  - Bobkov, A. A.
A1  - Bogacz, L.
A1  - Bogdan, M.
A1  - Boisson, Catherine
A1  - Boix Gargallo, J.
A1  - Bolmont, J.
A1  - Bonanno, G.
A1  - Bonardi, A.
A1  - Bonev, T.
A1  - Borkowski, Janett
A1  - Botner, O.
A1  - Bottani, A.
A1  - Bourgeat, M.
A1  - Boutonnet, C.
A1  - Bouvier, A.
A1  - Brau-Nogue, S.
A1  - Braun, I.
A1  - Bretz, T.
A1  - Briggs, M. S.
A1  - Brun, Pierre
A1  - Brunetti, L.
A1  - Buckley, H.
A1  - Bugaev, V.
A1  - Buehler, R.
A1  - Bulik, Tomasz
A1  - Busetto, G.
A1  - Buson, S.
A1  - Byrum, K.
A1  - Cailles, M.
A1  - Cameron, R. A.
A1  - Canestrari, R.
A1  - Cantu, S.
A1  - Carmona, E.
A1  - Carosi, A.
A1  - Carr, John
A1  - Carton, P. H.
A1  - Casiraghi, M.
A1  - Castarede, H.
A1  - Catalano, O.
A1  - Cavazzani, S.
A1  - Cazaux, S.
A1  - Cerruti, B.
A1  - Cerruti, M.
A1  - Chadwick, M.
A1  - Chiang, J.
A1  - Chikawa, M.
A1  - Cieslar, M.
A1  - Ciesielska, M.
A1  - Cillis, A. N.
A1  - Clerc, C.
A1  - Colin, P.
A1  - Colome, J.
A1  - Compin, M.
A1  - Conconi, P.
A1  - Connaughton, V.
A1  - Conrad, Jan
A1  - Contreras, J. L.
A1  - Coppi, P.
A1  - Corlier, M.
A1  - Corona, P.
A1  - Corpace, O.
A1  - Corti, D.
A1  - Cortina, J.
A1  - Costantini, H.
A1  - Cotter, G.
A1  - Courty, B.
A1  - Couturier, S.
A1  - Covino, S.
A1  - Croston, J.
A1  - Cusumano, G.
A1  - Daniel, M. K.
A1  - Dazzi, F.
A1  - Deangelis, A.
A1  - de Cea del Pozo, E.
A1  - Dal Pino, E. M. de Gouveia
A1  - de Jager, O.
A1  - de la Calle Perez, I.
A1  - De La Vega, G.
A1  - De Lotto, B.
A1  - de Naurois, M.
A1  - Wilhelmi, E. de Ona
A1  - de Souza, V.
A1  - Decerprit, B.
A1  - Deil, C.
A1  - Delagnes, E.
A1  - Deleglise, G.
A1  - Delgado, C.
A1  - Dettlaff, T.
A1  - Di Paolo, A.
A1  - Di Pierro, F.
A1  - Diaz, C.
A1  - Dick, J.
A1  - Dickinson, H.
A1  - Digel, S. W.
A1  - Dimitrov, D.
A1  - Disset, G.
A1  - Djannati-Ataï, A.
A1  - Doert, M.
A1  - Domainko, W.
A1  - Dorner, D.
A1  - Doro, M.
A1  - Dournaux, J. -L.
A1  - Dravins, D.
A1  - Drury, L.
A1  - Dubois, F.
A1  - Dubois, R.
A1  - Dubus, G.
A1  - Dufour, C.
A1  - Durand, D.
A1  - Dyks, J.
A1  - Dyrda, M.
A1  - Edy, E.
A1  - Egberts, Kathrin
A1  - Eleftheriadis, C.
A1  - Elles, S.
A1  - Emmanoulopoulos, D.
A1  - Enomoto, R.
A1  - Ernenwein, J. -P.
A1  - Errando, M.
A1  - Etchegoyen, A.
A1  - Falcone, A. D.
A1  - Farakos, K.
A1  - Farnier, C.
A1  - Federici, S.
A1  - Feinstein, F.
A1  - Ferenc, D.
A1  - Fillin-Martino, E.
A1  - Fink, D.
A1  - Finley, C.
A1  - Finley, J. P.
A1  - Firpo, R.
A1  - Florin, D.
A1  - Foehr, C.
A1  - Fokitis, E.
A1  - Font, Ll.
A1  - Fontaine, G.
A1  - Fontana, A.
A1  - Foerster, A.
A1  - Fortson, L.
A1  - Fouque, N.
A1  - Fransson, C.
A1  - Fraser, G. W.
A1  - Fresnillo, L.
A1  - Fruck, C.
A1  - Fujita, Y.
A1  - Fukazawa, Y.
A1  - Funk, S.
A1  - Gaebele, W.
A1  - Gabici, S.
A1  - Gadola, A.
A1  - Galante, N.
A1  - Gallant, Y.
A1  - Garcia, B.
A1  - Garcia Lopez, R. J.
A1  - Garrido, D.
A1  - Garrido, L.
A1  - Gascon, D.
A1  - Gasq, C.
A1  - Gaug, M.
A1  - Gaweda, J.
A1  - Geffroy, N.
A1  - Ghag, C.
A1  - Ghedina, A.
A1  - Ghigo, M.
A1  - Gianakaki, E.
A1  - Giarrusso, S.
A1  - Giavitto, G.
A1  - Giebels, B.
A1  - Giro, E.
A1  - Giubilato, P.
A1  - Glanzman, T.
A1  - Glicenstein, J. -F.
A1  - Gochna, M.
A1  - Golev, V.
A1  - Gomez Berisso, M.
A1  - Gonzalez, A.
A1  - Gonzalez, F.
A1  - Granena, F.
A1  - Graciani, R.
A1  - Granot, J.
A1  - Gredig, R.
A1  - Green, A.
A1  - Greenshaw, T.
A1  - Grimm, O.
A1  - Grube, J.
A1  - Grudzinska, M.
A1  - Grygorczuk, J.
A1  - Guarino, V.
A1  - Guglielmi, L.
A1  - Guilloux, F.
A1  - Gunji, S.
A1  - Gyuk, G.
A1  - Hadasch, D.
A1  - Haefner, D.
A1  - Hagiwara, R.
A1  - Hahn, J.
A1  - Hallgren, A.
A1  - Hara, S.
A1  - Hardcastle, M. J.
A1  - Hassan, T.
A1  - Haubold, T.
A1  - Hauser, M.
A1  - Hayashida, M.
A1  - Heller, R.
A1  - Henri, G.
A1  - Hermann, G.
A1  - Herrero, A.
A1  - Hinton, James Anthony
A1  - Hoffmann, D.
A1  - Hofmann, W.
A1  - Hofverberg, P.
A1  - Horns, D.
A1  - Hrupec, D.
A1  - Huan, H.
A1  - Huber, B.
A1  - Huet, J. -M.
A1  - Hughes, G.
A1  - Hultquist, K.
A1  - Humensky, T. B.
A1  - Huppert, J. -F.
A1  - Ibarra, A.
A1  - Illa, J. M.
A1  - Ingjald, J.
A1  - Inoue, S.
A1  - Inoue, Y.
A1  - Ioka, K.
A1  - Jablonski, C.
A1  - Jacholkowska, A.
A1  - Janiak, M.
A1  - Jean, P.
A1  - Jensen, H.
A1  - Jogler, T.
A1  - Jung, I.
A1  - Kaaret, P.
A1  - Kabuki, S.
A1  - Kakuwa, J.
A1  - Kalkuhl, C.
A1  - Kankanyan, R.
A1  - Kapala, M.
A1  - Karastergiou, A.
A1  - Karczewski, M.
A1  - Karkar, S.
A1  - Karlsson, N.
A1  - Kasperek, J.
A1  - Katagiri, H.
A1  - Katarzynski, K.
A1  - Kawanaka, N.
A1  - Kedziora, B.
A1  - Kendziorra, E.
A1  - Khelifi, B.
A1  - Kieda, D.
A1  - Kifune, T.
A1  - Kihm, T.
A1  - Klepser, S.
A1  - Kluzniak, W.
A1  - Knapp, J.
A1  - Knappy, A. R.
A1  - Kneiske, T.
A1  - Knoedlseder, J.
A1  - Koeck, F.
A1  - Kodani, K.
A1  - Kohri, K.
A1  - Kokkotas, K.
A1  - Komin, N.
A1  - Konopelko, A.
A1  - Kosack, K.
A1  - Kossakowski, R.
A1  - Kostka, P.
A1  - Kotula, J.
A1  - Kowal, G.
A1  - Koziol, J.
A1  - Kraehenbuehl, T.
A1  - Krause, J.
A1  - Krawczynski, H.
A1  - Krennrich, F.
A1  - Kretzschmann, A.
A1  - Kubo, H.
A1  - Kudryavtsev, V. A.
A1  - Kushida, J.
A1  - La Barbera, N.
A1  - La Parola, V.
A1  - La Rosa, G.
A1  - Lopez, A.
A1  - Lamanna, G.
A1  - Laporte, P.
A1  - Lavalley, C.
A1  - Le Flour, T.
A1  - Le Padellec, A.
A1  - Lenain, J. -P.
A1  - Lessio, L.
A1  - Lieunard, B.
A1  - Lindfors, E.
A1  - Liolios, A.
A1  - Lohse, T.
A1  - Lombardi, S.
A1  - Lopatin, A.
A1  - Lorenz, E.
A1  - Lubinski, P.
A1  - Luz, O.
A1  - Lyard, E.
A1  - Maccarone, M. C.
A1  - Maccarone, T.
A1  - Maier, G.
A1  - Majumdar, P.
A1  - Maltezos, S.
A1  - Malkiewicz, P.
A1  - Mana, C.
A1  - Manalaysay, A.
A1  - Maneva, G.
A1  - Mangano, A.
A1  - Manigot, P.
A1  - Marin, J.
A1  - Mariotti, M.
A1  - Markoff, S.
A1  - Martinez, G.
A1  - Martinez, M.
A1  - Mastichiadis, A.
A1  - Matsumoto, H.
A1  - Mattiazzo, S.
A1  - Mazin, D.
A1  - McComb, T. J. L.
A1  - McCubbin, N.
A1  - McHardy, I.
A1  - Medina, C.
A1  - Melkumyan, D.
A1  - Mendes, A.
A1  - Mertsch, P.
A1  - Meucci, M.
A1  - Michalowski, J.
A1  - Micolon, P.
A1  - Mineo, T.
A1  - Mirabal, N.
A1  - Mirabel, F.
A1  - Miranda, J. M.
A1  - Mirzoyan, R.
A1  - Mizuno, T.
A1  - Moal, B.
A1  - Moderski, R.
A1  - Molinari, E.
A1  - Monteiro, I.
A1  - Moralejo, A.
A1  - Morello, C.
A1  - Mori, K.
A1  - Motta, G.
A1  - Mottez, F.
A1  - Moulin, Emmanuel
A1  - Mukherjee, R.
A1  - Munar, P.
A1  - Muraishi, H.
A1  - Murase, K.
A1  - Murphy, A. Stj.
A1  - Nagataki, S.
A1  - Naito, T.
A1  - Nakamori, T.
A1  - Nakayama, K.
A1  - Naumann, C. L.
A1  - Naumann, D.
A1  - Nayman, P.
A1  - Nedbal, D.
A1  - Niedzwiecki, A.
A1  - Niemiec, J.
A1  - Nikolaidis, A.
A1  - Nishijima, K.
A1  - Nolan, S. J.
A1  - Nowak, N.
A1  - O'Brien, P. T.
A1  - Ochoa, I.
A1  - Ohira, Y.
A1  - Ohishi, M.
A1  - Ohka, H.
A1  - Okumura, A.
A1  - Olivetto, C.
A1  - Ong, R. A.
A1  - Orito, R.
A1  - Orr, M.
A1  - Osborne, J. P.
A1  - Ostrowski, M.
A1  - Otero, L.
A1  - Otte, A. N.
A1  - Ovcharov, E.
A1  - Oya, I.
A1  - Ozieblo, A.
A1  - Paiano, S.
A1  - Pallota, J.
A1  - Panazol, J. L.
A1  - Paneque, D.
A1  - Panter, M.
A1  - Paoletti, R.
A1  - Papyan, G.
A1  - Paredes, J. M.
A1  - Pareschi, G.
A1  - Parsons, R. D.
A1  - Arribas, M. Paz
A1  - Pedaletti, G.
A1  - Pepato, A.
A1  - Persic, M.
A1  - Petrucci, P. O.
A1  - Peyaud, B.
A1  - Piechocki, W.
A1  - Pita, S.
A1  - Pivato, G.
A1  - Platos, L.
A1  - Platzer, R.
A1  - Pogosyan, L.
A1  - Pohl, Martin
A1  - Pojmanski, G.
A1  - Ponz, J. D.
A1  - Potter, W.
A1  - Prandini, E.
A1  - Preece, R.
A1  - Prokoph, H.
A1  - Puehlhofer, G.
A1  - Punch, M.
A1  - Quel, E.
A1  - Quirrenbach, A.
A1  - Rajda, P.
A1  - Rando, R.
A1  - Rataj, M.
A1  - Raue, M.
A1  - Reimann, C.
A1  - Reimann, O.
A1  - Reimer, A.
A1  - Reimer, O.
A1  - Renaud, M.
A1  - Renner, S.
A1  - Reymond, J. -M.
A1  - Rhode, W.
A1  - Ribo, M.
A1  - Ribordy, M.
A1  - Rico, J.
A1  - Rieger, F.
A1  - Ringegni, P.
A1  - Ripken, J.
A1  - Ristori, P.
A1  - Rivoire, S.
A1  - Rob, L.
A1  - Rodriguez, S.
A1  - Roeser, U.
A1  - Romano, Patrizia
A1  - Romero, G. E.
A1  - Rosier-Lees, S.
A1  - Rovero, A. C.
A1  - Roy, F.
A1  - Royer, S.
A1  - Rudak, B.
A1  - Rulten, C. B.
A1  - Ruppel, J.
A1  - Russo, F.
A1  - Ryde, F.
A1  - Sacco, B.
A1  - Saggion, A.
A1  - Sahakian, V.
A1  - Saito, K.
A1  - Saito, T.
A1  - Sakaki, N.
A1  - Salazar, E.
A1  - Salini, A.
A1  - Sanchez, F.
A1  - Sanchez Conde, M. A.
A1  - Santangelo, A.
A1  - Santos, E. M.
A1  - Sanuy, A.
A1  - Sapozhnikov, L.
A1  - Sarkar, S.
A1  - Scalzotto, V.
A1  - Scapin, V.
A1  - Scarcioffolo, M.
A1  - Schanz, T.
A1  - Schlenstedt, S.
A1  - Schlickeiser, R.
A1  - Schmidt, T.
A1  - Schmoll, J.
A1  - Schroedter, M.
A1  - Schultz, C.
A1  - Schultze, J.
A1  - Schulz, A.
A1  - Schwanke, U.
A1  - Schwarzburg, S.
A1  - Schweizer, T.
A1  - Seiradakis, J.
A1  - Selmane, S.
A1  - Seweryn, K.
A1  - Shayduk, M.
A1  - Shellard, R. C.
A1  - Shibata, T.
A1  - Sikora, M.
A1  - Silk, J.
A1  - Sillanpaa, A.
A1  - Sitarek, J.
A1  - Skole, C.
A1  - Smith, N.
A1  - Sobczynska, D.
A1  - Sofo Haro, M.
A1  - Sol, H.
A1  - Spanier, F.
A1  - Spiga, D.
A1  - Spyrou, S.
A1  - Stamatescu, V.
A1  - Stamerra, A.
A1  - Starling, R. L. C.
A1  - Stawarz, L.
A1  - Steenkamp, R.
A1  - Stegmann, Christian
A1  - Steiner, S.
A1  - Stergioulas, N.
A1  - Sternberger, R.
A1  - Stinzing, F.
A1  - Stodulski, M.
A1  - Straumann, U.
A1  - Suarez, A.
A1  - Suchenek, M.
A1  - Sugawara, R.
A1  - Sulanke, K. H.
A1  - Sun, S.
A1  - Supanitsky, A. D.
A1  - Sutcliffe, P.
A1  - Szanecki, M.
A1  - Szepieniec, T.
A1  - Szostek, A.
A1  - Szymkowiak, A.
A1  - Tagliaferri, G.
A1  - Tajima, H.
A1  - Takahashi, H.
A1  - Takahashi, K.
A1  - Takalo, L.
A1  - Takami, H.
A1  - Talbot, R. G.
A1  - Tam, P. H.
A1  - Tanaka, M.
A1  - Tanimori, T.
A1  - Tavani, M.
A1  - Tavernet, J. -P.
A1  - Tchernin, C.
A1  - Tejedor, L. A.
A1  - Telezhinsky, Igor O.
A1  - Temnikov, P.
A1  - Tenzer, C.
A1  - Terada, Y.
A1  - Terrier, R.
A1  - Teshima, M.
A1  - Testa, V.
A1  - Tibaldo, L.
A1  - Tibolla, O.
A1  - Tluczykont, M.
A1  - Peixoto, C. J. Todero
A1  - Tokanai, F.
A1  - Tokarz, M.
A1  - Toma, K.
A1  - Torres, D. F.
A1  - Tosti, G.
A1  - Totani, T.
A1  - Toussenel, F.
A1  - Vallania, P.
A1  - Vallejo, G.
A1  - van der Walt, J.
A1  - van Eldik, C.
A1  - Vandenbroucke, J.
A1  - Vankov, H.
A1  - Vasileiadis, G.
A1  - Vassiliev, V. V.
A1  - Vegas, I.
A1  - Venter, L.
A1  - Vercellone, S.
A1  - Veyssiere, C.
A1  - Vialle, J. P.
A1  - Videla, M.
A1  - Vincent, P.
A1  - Vink, J.
A1  - Vlahakis, N.
A1  - Vlahos, L.
A1  - Vogler, P.
A1  - Vollhardt, A.
A1  - Volpe, F.
A1  - Von Gunten, H. P.
A1  - Vorobiov, S.
A1  - Wagner, S.
A1  - Wagner, R. M.
A1  - Wagner, B.
A1  - Wakely, S. P.
A1  - Walter, P.
A1  - Walter, R.
A1  - Warwick, R.
A1  - Wawer, P.
A1  - Wawrzaszek, R.
A1  - Webb, N.
A1  - Wegner, P.
A1  - Weinstein, A.
A1  - Weitzel, Q.
A1  - Welsing, R.
A1  - Wetteskind, H.
A1  - White, R.
A1  - Wierzcholska, A.
A1  - Wilkinson, M. I.
A1  - Williams, D. A.
A1  - Winde, M.
A1  - Wischnewski, R.
A1  - Wisniewski, L.
A1  - Wolczko, A.
A1  - Wood, M.
A1  - Xiong, Q.
A1  - Yamamoto, T.
A1  - Yamaoka, K.
A1  - Yamazaki, R.
A1  - Yanagita, S.
A1  - Yoffo, B.
A1  - Yonetani, M.
A1  - Yoshida, A.
A1  - Yoshida, T.
A1  - Yoshikoshi, T.
A1  - Zabalza, V.
A1  - Zagdanski, A.
A1  - Zajczyk, A.
A1  - Zdziarski, A.
A1  - Zech, Alraune
A1  - Zietara, K.
A1  - Ziolkowski, P.
A1  - Zitelli, V.
A1  - Zychowski, P.
T1  - Design concepts for the Cherenkov Telescope Array CTA an advanced facility for ground-based high-energy gamma-ray astronomy
JF  - Experimental astronomy : an international journal on astronomical instrumentation and data analysis
N2  - Ground-based gamma-ray astronomy has had a major breakthrough with the impressive results obtained using systems of imaging atmospheric Cherenkov telescopes. Ground-based gamma-ray astronomy has a huge potential in astrophysics, particle physics and cosmology. CTA is an international initiative to build the next generation instrument, with a factor of 5-10 improvement in sensitivity in the 100 GeV-10 TeV range and the extension to energies well below 100 GeV and above 100 TeV. CTA will consist of two arrays (one in the north, one in the south) for full sky coverage and will be operated as open observatory. The design of CTA is based on currently available technology. This document reports on the status and presents the major design concepts of CTA.
KW  - Ground based gamma ray astronomy
KW  - Next generation Cherenkov telescopes
KW  - Design concepts
Y1  - 2011
U6  - https://doi.org/10.1007/s10686-011-9247-0
SN  - 0922-6435
SN  - 1572-9508
VL  - 32
IS  - 3
SP  - 193
EP  - 316
PB  - Springer
CY  - Dordrecht
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Khider, D.
A1  - Emile-Geay, J.
A1  - McKay, N. P.
A1  - Gil, Y.
A1  - Garijo, D.
A1  - Ratnakar, V
A1  - Alonso-Garcia, M.
A1  - Bertrand, S.
A1  - Bothe, O.
A1  - Brewer, P.
A1  - Bunn, A.
A1  - Chevalier, M.
A1  - Comas-Bru, L.
A1  - Csank, A.
A1  - Dassie, E.
A1  - DeLong, K.
A1  - Felis, T.
A1  - Francus, P.
A1  - Frappier, A.
A1  - Gray, W.
A1  - Goring, S.
A1  - Jonkers, L.
A1  - Kahle, M.
A1  - Kaufman, D.
A1  - Kehrwald, N. M.
A1  - Martrat, B.
A1  - McGregor, H.
A1  - Richey, J.
A1  - Schmittner, A.
A1  - Scroxton, N.
A1  - Sutherland, E.
A1  - Thirumalai, Kaustubh
A1  - Allen, K.
A1  - Arnaud, F.
A1  - Axford, Y.
A1  - Barrows, T.
A1  - Bazin, L.
A1  - Birch, S. E. Pilaar
A1  - Bradley, E.
A1  - Bregy, J.
A1  - Capron, E.
A1  - Cartapanis, O.
A1  - Chiang, H-W
A1  - Cobb, K. M.
A1  - Debret, M.
A1  - Dommain, Réne
A1  - Du, J.
A1  - Dyez, K.
A1  - Emerick, S.
A1  - Erb, M. P.
A1  - Falster, G.
A1  - Finsinger, W.
A1  - Fortier, D.
A1  - Gauthier, Nicolas
A1  - George, S.
A1  - Grimm, E.
A1  - Hertzberg, J.
A1  - Hibbert, F.
A1  - Hillman, A.
A1  - Hobbs, W.
A1  - Huber, M.
A1  - Hughes, A. L. C.
A1  - Jaccard, S.
A1  - Ruan, J.
A1  - Kienast, M.
A1  - Konecky, B.
A1  - Le Roux, G.
A1  - Lyubchich, V
A1  - Novello, V. F.
A1  - Olaka, L.
A1  - Partin, J. W.
A1  - Pearce, C.
A1  - Phipps, S. J.
A1  - Pignol, C.
A1  - Piotrowska, N.
A1  - Poli, M-S
A1  - Prokopenko, A.
A1  - Schwanck, F.
A1  - Stepanek, C.
A1  - Swann, G. E. A.
A1  - Telford, R.
A1  - Thomas, E.
A1  - Thomas, Z.
A1  - Truebe, S.
A1  - von Gunten, L.
A1  - Waite, A.
A1  - Weitzel, N.
A1  - Wilhelm, B.
A1  - Williams, J.
A1  - Winstrup, M.
A1  - Zhao, N.
A1  - Zhou, Y.
T1  - PaCTS 1.0: A Crowdsourced Reporting Standard for Paleoclimate Data
JF  - Paleoceanography and paleoclimatology
N2  - The progress of science is tied to the standardization of measurements, instruments, and data. This is especially true in the Big Data age, where analyzing large data volumes critically hinges on the data being standardized. Accordingly, the lack of community-sanctioned data standards in paleoclimatology has largely precluded the benefits of Big Data advances in the field. Building upon recent efforts to standardize the format and terminology of paleoclimate data, this article describes the Paleoclimate Community reporTing Standard (PaCTS), a crowdsourced reporting standard for such data. PaCTS captures which information should be included when reporting paleoclimate data, with the goal of maximizing the reuse value of paleoclimate data sets, particularly for synthesis work and comparison to climate model simulations. Initiated by the LinkedEarth project, the process to elicit a reporting standard involved an international workshop in 2016, various forms of digital community engagement over the next few years, and grassroots working groups. Participants in this process identified important properties across paleoclimate archives, in addition to the reporting of uncertainties and chronologies; they also identified archive-specific properties and distinguished reporting standards for new versus legacy data sets. This work shows that at least 135 respondents overwhelmingly support a drastic increase in the amount of metadata accompanying paleoclimate data sets. Since such goals are at odds with present practices, we discuss a transparent path toward implementing or revising these recommendations in the near future, using both bottom-up and top-down approaches.
KW  - standards
KW  - FAIR
KW  - paleoclimate
KW  - paleoceanography
KW  - data
KW  - best practices
Y1  - 2019
U6  - https://doi.org/10.1029/2019PA003632
SN  - 2572-4517
SN  - 2572-4525
VL  - 34
IS  - 10
SP  - 1570
EP  - 1596
PB  - American Geophysical Union
CY  - Washington
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Meli, Mattia
A1  - Auclerc, Apolline
A1  - Palmqvist, Annemette
A1  - Forbes, Valery E.
A1  - Grimm, Volker
T1  - Population-level consequences of spatially heterogeneous exposure to heavy metals in soil an individual-based model of springtails
JF  - Ecological modelling : international journal on ecological modelling and engineering and systems ecolog
N2  - Contamination of soil with toxic heavy metals poses a major threat to the environment and human health. Anthropogenic sources include smelting of ores, municipal wastes, fertilizers, and pesticides. In assessing soil quality and the environmental and ecological risk of contamination with heavy metals, often homogeneous contamination of the soil is assumed. However, soils are very heterogeneous environments. Consequently, both contamination and the response of soil organisms can be assumed to be heterogeneous. This might have consequences for the exposure of soil organisms and for the extrapolation of risk from the individual to the population level. Therefore, to explore how soil contamination of different spatial heterogeneity affects population dynamics of soil invertebrates, we developed a spatially explicit individual-based model of the springtail, Folsomia candida, a standard test species for ecotoxicological risk assessment. In the model, individuals were assumed to sense and avoid contaminated habitat with a certain probability that depends on contamination level. Avoidance of contaminated areas thus influenced the individuals' movement and feeding, their exposure, and in turn all other biological processes underlying population dynamics. Model rules and parameters were based on data from the literature, or were determined via pattern-oriented modelling. The model correctly predicted several patterns that were not used for model design and calibration. Simulation results showed that the ability of the individuals to detect and avoid the toxicant, combined with the presence of clean habitat patches which act as "refuges", made equilibrium population size due to toxic effects less sensitive to increases in toxicant concentration. Additionally, the level of heterogeneity among patches of soil (i.e. the difference in concentration) was important: at the same average concentration, a homogeneously contaminated scenario was the least favourable habitat, while higher levels of heterogeneity corresponded to higher population growth rate and equilibrium size. Our model can thus be used as a tool for extrapolating from short-term effects at the individual level to long-term effects at the population level under more realistic conditions. It can thus be used to develop and extrapolate from standard ecotoxicological tests in the laboratory to ecological risk assessments.
KW  - Avoidance
KW  - Folsomia candida
KW  - Copper
KW  - Heterogeneity
KW  - Pattern-oriented modelling
KW  - Soil ecology
Y1  - 2013
U6  - https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2012.11.010
SN  - 0304-3800
VL  - 250
IS  - 1
SP  - 338
EP  - 351
PB  - Elsevier
CY  - Amsterdam
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Zurell, Damaris
A1  - Grimm, Volker
A1  - Rossmanith, Eva
A1  - Zbinden, Niklaus
A1  - Zimmermann, Niklaus E.
A1  - Schröder-Esselbach, Boris
T1  - Uncertainty in predictions of range dynamics black grouse climbing the Swiss Alps
JF  - Ecography : pattern and diversity in ecology ; research papers forum
N2  - Empirical species distribution models (SDMs) constitute often the tool of choice for the assessment of rapid climate change effects on species vulnerability. Conclusions regarding extinction risks might be misleading, however, because SDMs do not explicitly incorporate dispersal or other demographic processes. Here, we supplement SDMs with a dynamic population model 1) to predict climate-induced range dynamics for black grouse in Switzerland, 2) to compare direct and indirect measures of extinction risks, and 3) to quantify uncertainty in predictions as well as the sources of that uncertainty. To this end, we linked models of habitat suitability to a spatially explicit, individual-based model. In an extensive sensitivity analysis, we quantified uncertainty in various model outputs introduced by different SDM algorithms, by different climate scenarios and by demographic model parameters. Potentially suitable habitats were predicted to shift uphill and eastwards. By the end of the 21st century, abrupt habitat losses were predicted in the western Prealps for some climate scenarios. In contrast, population size and occupied area were primarily controlled by currently negative population growth and gradually declined from the beginning of the century across all climate scenarios and SDM algorithms. However, predictions of population dynamic features were highly variable across simulations. Results indicate that inferring extinction probabilities simply from the quantity of suitable habitat may underestimate extinction risks because this may ignore important interactions between life history traits and available habitat. Also, in dynamic range predictions uncertainty in SDM algorithms and climate scenarios can become secondary to uncertainty in dynamic model components. Our study emphasises the need for principal evaluation tools like sensitivity analysis in order to assess uncertainty and robustness in dynamic range predictions. A more direct benefit of such robustness analysis is an improved mechanistic understanding of dynamic species responses to climate change.
Y1  - 2012
U6  - https://doi.org/10.1111/j.1600-0587.2011.07200.x
SN  - 0906-7590
VL  - 35
IS  - 7
SP  - 590
EP  - 603
PB  - Wiley-Blackwell
CY  - Hoboken
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Meli, Mattia
A1  - Palmqvist, Annemette
A1  - Forbes, Valery E.
A1  - Groeneveld, Jürgen
A1  - Grimm, Volker
T1  - Two pairs of eyes are better than one: Combining individual-based and matrix models for ecological risk assessment of chemicals
JF  - Ecological modelling : international journal on ecological modelling and engineering and systems ecolog
N2  - Current chemical risk assessment procedures may result in imprecise estimates of risk due to sometimes arbitrary simplifying assumptions. As a way to incorporate ecological complexity and improve risk estimates, mechanistic effect models have been recommended. However, effect modeling has not yet been extensively used for regulatory purposes, one of the main reasons being uncertainty about which model type to use to answer specific regulatory questions. We took an individual-based model (IBM), which was developed for risk assessment of soil invertebrates and includes avoidance of highly contaminated areas, and contrasted it with a simpler, more standardized model, based on the generic metapopulation matrix model RAMAS. In the latter the individuals within a sub-population are not treated as separate entities anymore and the spatial resolution is lower. We explored consequences of model aggregation in terms of assessing population-level effects for different spatial distributions of a toxic chemical. For homogeneous contamination of the soil, we found good agreement between the two models, whereas for heterogeneous contamination, at different concentrations and percentages of contaminated area, RAMAS results were alternatively similar to IBM results with and without avoidance, and different food levels. This inconsistency is explained on the basis of behavioral responses that are included in the IBM but not in RAMAS. Overall, RAMAS was less sensitive than the IBM in detecting population-level effects of different spatial patterns of exposure. We conclude that choosing the right model type for risk assessment of chemicals depends on whether or not population-level effects of small-scale heterogeneity in exposure need to be detected. We recommend that if in doubt, both model types should be used and compared. Describing both models following the same standard format, the ODD protocol, makes them equally transparent and understandable. The simpler model helps to build up trust for the more complex model and can be used for more homogeneous exposure patterns. The more complex model helps detecting and understanding the limitations of the simpler model and is needed to ensure ecological realism for more complex exposure scenarios. (C) 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.
KW  - Ecotoxicology
KW  - Folsomia candida
KW  - Mechanistic effect models
KW  - Soil invertebrates
Y1  - 2014
U6  - https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2013.07.027
SN  - 0304-3800
SN  - 1872-7026
VL  - 280
SP  - 40
EP  - 52
PB  - Elsevier
CY  - Amsterdam
ER  - 
TY  - GEN
A1  - Jeltsch, Florian
A1  - Grimm, Volker
A1  - Reeg, Jette
A1  - Schlägel, Ulrike E.
T1  - Give chance a chance
BT  - from coexistence to coviability in biodiversity theory
T2  - Postprints der Universität Potsdam Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe
N2  - A large part of biodiversity theory is driven by the basic question of what allows species to coexist in spite of a confined number of niches. A substantial theoretical background to this question is provided by modern coexistence theory (MCT), which rests on mathematical approaches of invasion analysis to categorize underlying mechanisms into factors that reduce either niche overlap (stabilizing mechanisms) or the average fitness differences of species (equalizing mechanisms). While MCT has inspired biodiversity theory in the search for these underlying mechanisms, we feel that the strong focus on coexistence causes a bias toward the most abundant species and neglects the plethora of species that are less abundant and often show high local turnover. Given the more stochastic nature of their occurrence, we advocate a complementary cross-level approach that links individuals, small populations, and communities and explicitly takes into account (1) a more complete inclusion of environmental and demographic stochasticity affecting small populations, (2) intraspecific trait variation and behavioral plasticity, and (3) local heterogeneities, interactions, and feedbacks. Focusing on mechanisms that drive the temporary coviability of species rather than infinite coexistence, we suggest a new approach that could be dubbed coviability analysis (CVA). From a modeling perspective, CVA builds on the merged approaches of individual-based modeling and population viability analysis but extends them to the community level. From an empirical viewpoint, CVA calls for a stronger integration of spatiotemporal data on variability and noise, changing drivers, and interactions at the level of individuals. The resulting large volumes of data from multiple sources could be strongly supported by novel techniques tailored to the discovery of complex patterns in high-dimensional data. By complementing MCT through a stronger focus on the coviability of less common species, this approach can help make modern biodiversity theory more comprehensive, predictive, and relevant for applications.
T3  - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 742 
KW  - behavioral plasticity
KW  - biodiversity
KW  - coexistence
KW  - community theory
KW  - coviability analysis
KW  - demographic noise
KW  - environmental noise
KW  - heterogeneity
KW  - individual-based modeling
KW  - intraspecific trait variation
KW  - modern coexistence theory
KW  - population viability analysis
Y1  - 2019
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-435320
SN  - 1866-8372
IS  - 742
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Jeltsch, Florian
A1  - Grimm, Volker
A1  - Reeg, Jette
A1  - Schlägel, Ulrike E.
T1  - Give chance a chance
BT  - from coexistence to coviability in biodiversity theory
JF  - Ecosphere
N2  - A large part of biodiversity theory is driven by the basic question of what allows species to coexist in spite of a confined number of niches. A substantial theoretical background to this question is provided by modern coexistence theory (MCT), which rests on mathematical approaches of invasion analysis to categorize underlying mechanisms into factors that reduce either niche overlap (stabilizing mechanisms) or the average fitness differences of species (equalizing mechanisms). While MCT has inspired biodiversity theory in the search for these underlying mechanisms, we feel that the strong focus on coexistence causes a bias toward the most abundant species and neglects the plethora of species that are less abundant and often show high local turnover. Given the more stochastic nature of their occurrence, we advocate a complementary cross-level approach that links individuals, small populations, and communities and explicitly takes into account (1) a more complete inclusion of environmental and demographic stochasticity affecting small populations, (2) intraspecific trait variation and behavioral plasticity, and (3) local heterogeneities, interactions, and feedbacks. Focusing on mechanisms that drive the temporary coviability of species rather than infinite coexistence, we suggest a new approach that could be dubbed coviability analysis (CVA). From a modeling perspective, CVA builds on the merged approaches of individual-based modeling and population viability analysis but extends them to the community level. From an empirical viewpoint, CVA calls for a stronger integration of spatiotemporal data on variability and noise, changing drivers, and interactions at the level of individuals. The resulting large volumes of data from multiple sources could be strongly supported by novel techniques tailored to the discovery of complex patterns in high-dimensional data. By complementing MCT through a stronger focus on the coviability of less common species, this approach can help make modern biodiversity theory more comprehensive, predictive, and relevant for applications.
KW  - behavioral plasticity
KW  - biodiversity
KW  - coexistence
KW  - community theory
KW  - coviability analysis
KW  - demographic noise
KW  - environmental noise
KW  - heterogeneity
KW  - individual-based modeling
KW  - intraspecific trait variation
KW  - modern coexistence theory
KW  - population viability analysis
Y1  - 2019
U6  - https://doi.org/10.1002/ecs2.2700
SN  - 2150-8925
VL  - 10
IS  - 5
PB  - ESA
CY  - Ithaca, NY
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Crawford, Michael
A1  - Jeltsch, Florian
A1  - May, Felix
A1  - Grimm, Volker
A1  - Schlägel, Ulrike E.
T1  - Intraspecific trait variation increases species diversity in a trait-based grassland model
JF  - Oikos
N2  - Intraspecific trait variation (ITV) is thought to play a significant role in community assembly, but the magnitude and direction of its influence are not well understood. Although it may be critical to better explain population persistence, species interactions, and therefore biodiversity patterns, manipulating ITV in experiments is challenging. We therefore incorporated ITV into a trait‐ and individual‐based model of grassland community assembly by adding variation to the plants’ functional traits, which then drive life‐history tradeoffs. Varying the amount of ITV in the simulation, we examine its influence on pairwise‐coexistence and then on the species diversity in communities of different initial sizes. We find that ITV increases the ability of the weakest species to invade most, but that this effect does not scale to the community level, where the primary effect of ITV is to increase the persistence and abundance of the competitively‐average species. Diversity of the initial community is also of critical importance in determining ITV's efficacy; above a threshold of interspecific diversity, ITV does not increase diversity further. For communities below this threshold, ITV mainly helps to increase diversity in those communities that would otherwise be low‐diversity. These findings suggest that ITV actively maintains diversity by helping the species on the margins of persistence, but mostly in habitats of relatively low alpha and beta diversity.
KW  - community assembly
KW  - individual-based model
KW  - intraspecific trait variation
Y1  - 2018
U6  - https://doi.org/10.1111/oik.05567
SN  - 0030-1299
SN  - 1600-0706
VL  - 128
IS  - 3
SP  - 441
EP  - 455
PB  - Wiley
CY  - Hoboken
ER  -