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Enregistrement W2108636006 · doi:10.1146/annurev.ecolsys.36.091704.175517

Evolutionary Game Theory and Adaptive Dynamics of Continuous Traits

2007· article· en· W2108636006 sur OpenAlexaff
Brian J. McGill, Joel S. Brown

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Ecology Evolution and Systematics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvolutionary game theoryReplicator equationCoevolutionTraitEvolutionary dynamicsGame theoryNatural selectionAttractorEvolutionarily stable strategyNiche constructionStability (learning theory)Computer scienceSelection (genetic algorithm)PopulationMathematical economicsEcologyMathematicsArtificial intelligenceBiologyMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continuous-trait game theory fills the niche of enabling analytically solvable models of the evolution of biologically realistically complex traits. Game theory provides a mathematical language for understanding evolution by natural selection. Continuous-trait game theory starts with the notion of an evolutionarily stable strategy (ESS) and adds the concept of convergence stability (that the ESS is an evolutionary attractor). With these basic tools in hand, continuous-trait game theory can be easily extended to model evolution under conditions of disruptive selection and speciation, nonequilibrium population dynamics, stochastic environments, coevolution, and more. Many models applying these tools to evolutionary ecology and coevolution have been developed in the past two decades. Going forward we emphasize the communication of the conceptual simplicity and underlying unity of ideas inherent in continuous-trait game theory and the development of new applications to biological questions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations255
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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