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Enregistrement W1970181030 · doi:10.1073/pnas.1005294107

Economic contract theory tests models of mutualism

2010· article· en· W1970181030 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Theory and Institutions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMutualism (biology)EconomicsEconometricsEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although mutualisms are common in all ecological communities and have played key roles in the diversification of life, our current understanding of the evolution of cooperation applies mostly to social behavior within a species. A central question is whether mutualisms persist because hosts have evolved costly punishment of cheaters. Here, we use the economic theory of employment contracts to formulate and distinguish between two mechanisms that have been proposed to prevent cheating in host-symbiont mutualisms, partner fidelity feedback (PFF) and host sanctions (HS). Under PFF, positive feedback between host fitness and symbiont fitness is sufficient to prevent cheating; in contrast, HS posits the necessity of costly punishment to maintain mutualism. A coevolutionary model of mutualism finds that HS are unlikely to evolve de novo, and published data on legume-rhizobia and yucca-moth mutualisms are consistent with PFF and not with HS. Thus, in systems considered to be textbook cases of HS, we find poor support for the theory that hosts have evolved to punish cheating symbionts; instead, we show that even horizontally transmitted mutualisms can be stabilized via PFF. PFF theory may place previously underappreciated constraints on the evolution of mutualism and explain why punishment is far from ubiquitous in nature.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,222 · 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