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Enregistrement W2048658045 · doi:10.1111/j.1439-0310.2008.01510.x

Does Competition for Clients Increase Service Quality in Cleaning Gobies?

2008· article· en· W2048658045 sur OpenAlexaff
Marta C. Soares, Redouan Bshary, Sónia C. Cardoso, Isabelle M. Côté

Notice bibliographique

RevueEthology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetition (biology)BusinessCheatingHonestyValue (mathematics)Quality (philosophy)Fish <Actinopterygii>Service (business)CommodityFisheryMarketingEcologyBiologyFinancePsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In a biological market, members of one trading class try to outbid each other to gain access to the most valuable partners. Competition within class can thus force individuals to trade goods or services more cheaply, ultimately resulting in conflict (e.g. cheating) over the value of commodities. Cleaning symbioses among fish appear to be good examples of biological markets. However, the existence and effect of outbidding competition among either types of traders (cleaners or clients) have never been tested. We examined whether increasing competition among cleaning gobies ( Elacatinus spp.) for access to clients results in outbidding in the form of provision of a better cleaning service. On reefs where fish clients visited cleaning stations less frequently, and thus competition among cleaners was higher, cleaning gobies ingested fewer scales relative to the number of ingested parasites, i.e. they cleaned more honestly. This shift in cleaner behaviour towards greater honesty is consistent with a greater market value of access to clients in the face of competition among cleaners. However, this pattern could have also arisen as a result of differences in ectoparasite availability across reefs and therefore in value of the commodity offered by clients. Experimental manipulations will be required to determine whether cleaning service quality by cleaning gobies was enhanced solely because of competitive outbidding.

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 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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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