Competition over Personal Resources Favors Contribution to Shared Resources in Human Groups
Notice bibliographique
Résumé
Members of social groups face a trade-off between investing selfish effort for themselves and investing cooperative effort to produce a shared group resource. Many group resources are shared equitably: they may be intrinsically non-excludable public goods, such as vigilance against predators, or so large that there is little cost to sharing, such as cooperatively hunted big game. However, group members' personal resources, such as food hunted individually, may be monopolizable. In such cases, an individual may benefit by investing effort in taking others' personal resources, and in defending one's own resources against others. We use a game theoretic "tug-of-war" model to predict that when such competition over personal resources is possible, players will contribute more towards a group resource, and also obtain higher payoffs from doing so. We test and find support for these predictions in two laboratory economic games with humans, comparing people's investment decisions in games with and without the options to compete over personal resources or invest in a group resource. Our results help explain why people cooperatively contribute to group resources, suggest how a tragedy of the commons may be avoided, and highlight unifying features in the evolution of cooperation and competition in human and non-human societies.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».