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Enregistrement W1786426645 · doi:10.3390/g6030318

Strong Migration Limit for Games in Structured Populations: Applications to Dominance Hierarchy and Set Structure

2015· article· en· W1786426645 sur OpenAlexaff
Dhaker Kroumi, Sabin Lessard

Notice bibliographique

RevueGames · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStochastic gameMathematicsPairwise comparisonPopulationLimit (mathematics)Selection (genetic algorithm)Mathematical economicsHierarchyCombinatoricsStatisticsComputer scienceEconomicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we deduce a condition for a strategy S1 to be more abundant on average at equilibrium under weak selection than another strategy S2 in a population structured into a finite number of colonies of fixed proportions as the population size tends to infinity. It is assumed that one individual reproduces at a time with some probability depending on the payoff received in pairwise interactions within colonies and between colonies and that the offspring replaces one individual chosen at random in the colony into which the offspring migrates. It is shown that an expected weighted average equilibrium frequency of S1 under weak symmetric strategy mutation between S1 and S2 is increased by weak selection if an expected weighted payoff of S1 near neutrality exceeds the corresponding expected weighted payoff of S2. The weights are given in terms of reproductive values of individuals in the different colonies in the neutral model. This condition for S1 to be favoured by weak selection is obtained from a strong migration limit of the genealogical process under neutrality for a sample of individuals, which is proven using a two-time scale argument. The condition is applied to games between individuals in colonies with linear or cyclic dominance and between individuals belonging to groups represented by subsets of a given set.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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