Notice bibliographique
Résumé
Animal conflict typically manifests itself as an aggressive interaction between two individuals, but the nature of this interaction can sometimes be influenced by third parties. For example, in some systems, individuals can observe fights between others and use the information they gain to help shape their own fighting strategies. Fighters themselves can modify their own behaviour dependent on whether an audience is present, and winners of fights sometimes display their victory to bystanders. In other systems, fights are genuinely polyadic and coalitions can form, with two or more individuals forming an alliance to protect or obtain a valuable resource. These coalitions often involve two individuals fighting one individual but sometimes contests more akin to warfare can take place between two large groups of individuals. Ecological interactions are shaped by natural selection and frequently involve cases in which the payoff from adopting any given behavioural strategy is dependent on the strategies adopted by other members of the population. So games, mathematical models of strategic interaction, are potentially a powerful tool to represent and analyse many of the multi-party contests described above. In this chapter we briefly review examples of multi-party contests in nature before going on to describe how and why such contests have been represented mathematically and the types of insight these models have delivered. Conflicts that take place within large networks are, almost by definition, complex affairs, but here we show that the representation of multi-party contests as triadic interactions can go some way to explaining a variety of phenomena ranging from victory displays to neighbour intervention and that these models can provide benchmarks for the exploration of more complex systems. Finally, we briefly review where this modelling work may lead, and identify some challenges that lie ahead.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».