Decision versus compromise for animal groups in motion
Notice bibliographique
Résumé
Previously, we showed using a computational agent-based model that a group of animals moving together can make a collective decision on direction of motion, even if there is a conflict between the directional preferences of two small subgroups of "informed" individuals and the remaining "uninformed" individuals have no directional preference. The model requires no explicit signaling or identification of informed individuals; individuals merely adjust their steering in response to socially acquired information on relative motion of neighbors. In this paper, we show how the dynamics of this system can be modeled analytically, and we derive a testable result that adding uninformed individuals improves stability of collective decision making. We first present a continuous-time dynamic model and prove a necessary and sufficient condition for stable convergence to a collective decision in this model. The stability of the decision, which corresponds to most of the group moving in one of two alternative preferred directions, depends explicitly on the magnitude of the difference in preferred directions; for a difference above a threshold the decision is stable and below that same threshold the decision is unstable. Given qualitative agreement with the results of the previous simulation study, we proceed to explore analytically the subtle but important role of the uninformed individuals in the continuous-time model. Significantly, we show that the likelihood of a collective decision increases with increasing numbers of uninformed individuals.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».