KIN-BASED RECOGNITION AND SOCIAL AGGREGATION IN A CILIATE
Notice bibliographique
Résumé
Aggregative groups entail costs that must be overcome for the evolution of complex social interactions. Understanding the mechanisms that allow aggregations to form and restrict costs of cheating can provide a resolution to the instability of social evolution. Aggregation in Tetrahymena thermophila is associated with costs of reduced growth and benefits of improved survival through "growth factor" exchange. We investigated what mechanisms contribute to stable cooperative aggregation in the face of potential exploitation by less-cooperative lines using experimental microcosms. We found that kin recognition modulates aggregative behavior to exclude cheaters from social interactions. Long-distance kin recognition across patches modulates social structure by allowing recruitment of kin in aggregative lines and repulsion in asocial lines. Although previous studies have shown a clear benefit to social aggregation at low population densities, we found that social aggregation has very different effects at higher densities. Lower growth rates are a cost of aggregation, but also present potential benefits when restricted to kin aggregations: slow growth and crowd tolerance allow aggregations to form and permit longer persistence on ephemeral resources. Thus in highly dynamic metapopulations, kin recognition plays an important role in the formation and stability of social groups that increase persistence through cooperative consumptive restraint.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».