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Enregistrement W2101234230 · doi:10.1093/beheco/arr179

Social information use may lead to maladaptive decisions: a game theoretic model

2011· article· en· W2101234230 sur OpenAlexaff
Frédérique Dubois, Dominique Drullion, Klaudia Witte

Notice bibliographique

RevueBehavioral Ecology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopyingPopulationSocial learningFixation (population genetics)BiologySocial psychologyCognitive psychologyPsychologyComputer scienceKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because animals rely on the actions of others to make behavioral decisions in various contexts and social information use has important evolutionary implications, numerous theoretical studies have addressed the question of when it should occur. Despite several predictions of these models are supported by experimental findings, they have focused mainly on animals that can copy others’ decisions, without paying a cost. Yet, the acquisition or exploitation of social information is likely to be costly in many cases, notably when animals compete for depleting resources: social learners then cannot directly copy the decision of others but instead acquire generalized preferences through observation and hence suffer a risk of being unable to use the information previously collected. To explore the conditions that should favor this form of copying (i.e., acquisition of generalized preferences), we developed a mate-choice model with 2 strategies: selective females assess potential partners until they have found an acceptable mate, whereas copier females observe their mating decisions and then search for a male similar in appearance to the accepted mates. Our results indicate that the extent to which animals should rely on personal information logically increases with the costs entailed by social information use, and the proportion of asocial learners can even reach fixation. Furthermore, as the costs of using both personal and social information are frequency dependent on the proportion of social and asocial learners, there are conditions where both strategies coexist within the population, although social information use may lead to maladaptive decisions.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil0,552

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,147 · 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

Citations25
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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