Investment in the public good through conditional phenotypes of large effect
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the evolution of an individual's willingness to invest in a public good (what we call, helping) in a patch-structured population with limited natal dispersal. We assume that an individual's decision to invest is informed by its dispersal status: an individual makes one decision given it is native to the patch on which it breeds, and is free to make a different decision given that it is not native to the patch on which it breeds. Unlike previous work, we assume that investment in the public good, and the public good, itself, both have a large effect on individual fecundity. Kin selection analysis reveals that only extreme investment decisions (i.e. 'always invest' or 'never invest') can be evolutionarily stable. Numerical results suggest that the evolutionary instability of the 'never invest' phenotype (what we call, complete nonhelping) implies the evolutionary stability of 'always invest' (what we call, complete helping). In addition, numerical results show that bistability of extreme phenotypes is possible, indicating that the adaptive significance of altruism, in this context, is greater than has been previously recognized. Numerical results are supported by computer simulation, and results, themselves, are briefly discussed in a concluding section.
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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 | 0,002 | 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 ».