Coalition formation: a game-theoretic analysis
Notice bibliographique
Résumé
There are many examples of individuals forming coalitions to obtain or protect a valuable resource. We present an analytical model of coalition formation in which individuals seek alliances if they judge themselves too weak to secure the resource alone. We allow coalition seeking to carry an investment cost (θ) and let contest outcomes depend probabilistically on the relative fighting strengths of contesting parties, with effective coalition strength directly proportional to combined partner strength. We identify the evolutionarily stable strength thresholds, below which individuals within triads should seek a coalition. We show that if θ exceeds a critical value, then unilateral fighting over resources is an evolutionarily stable strategy (ESS). Universal (3-way) coalitions are also an ESS outcome if θ is less than a second critical value. Both of these extreme solutions are less likely to arise, the greater the variance in fighting strengths and the greater the benefit from dominating opponents. Our analysis also identifies intermediate solutions in which only the weaker individuals seek coalitions: only then can a true coalition (2 vs. 1) form. We characterize these ESSs and show that true coalitions are more likely to arise when the effective strength of a coalition is less than the sum of its individual strengths (antergy). Alliances in primates are characterized by antergy, high reliability of strength as a predictor of contest outcome, and high variability in strengths. These are precisely the conditions in which in our model most favors true coalition formation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».