The Effect of Exploration on the Use of Producer-Scrounger Tactics
Notice bibliographique
Résumé
Individuals foraging in groups can use two different tactics for obtaining food resources. Individuals can either search for food sources themselves (producing) or they can join food discoveries of others (scrounging). In this study we use a genetic algorithm in a spatially explicit producer-scrounger game to explore how individuals compromise between exploration (an important axis of animal personality) and scrounging and how characteristics of the environment affect this compromise. Agents varied in exploration and scrounging and a genetic algorithm searched for the optimal combination of exploration and scrounging. The foraging environments featured different levels of patch richness, predation and patch density. Our simulations show that under conditions of low patch densities slow exploring scroungers were favored whereas high patch density favored fast exploring individuals that either produced (at low patch richness) or scrounged (at high patch richness). In high predation environments fast exploring individuals were selected for but only at low to intermediate patch densities. Predation did not affect scrounging behavior. We did not find a divergence of exploration 'types' within a given environment, but there was a general association between exploration and scrounging across different environments: high rates of scrounging were observed over nearly the full spectrum of exploration values, whereas high rates of producing were only observed at high exploration values, suggesting that cases in which slow explorers start producing should be rare. Our results indicate that the spatial arrangement of food resources can affect the optimal social attraction rules between agents, the optimality of foraging tactic and the interaction between both.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».