Coalitions in theory and reality: a review of pertinent variables and processes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Coalitions and alliances are ubiquitous in humans and many other mammals, being part of the fabric of complex social systems. Field biologists and ethologists have accumulated a vast amount of data on coalition and alliance formation, while theoretical biologists have developed modelling approaches. With the accumulation of empirical data and sophisticated theory, we are now potentially able to answer a host of questions about how coalitions emerge and are maintained in a population over time, and how the psychology of this type of cooperation evolved. Progress can only be achieved, however, by effectively bridging the communication gap that currently exists between empiricists and theoreticians. In this paper, we aim to do so by asking three questions: (1) What are the primary questions addressed by theoreticians interested in coalition formation, and what are the main building blocks of their models? (2) Do empirical observations support the assumptions of current models, and if not, how can we improve this situation? (3) Has theoretical work led to a better understanding of coalition formation, and what are the most profitable lines of inquiry for the future? Our overarching goal is to promote the integration of theoretical and field biology by motivating empirical scientists to collect data on aspects of coalition formation that are currently poorly quantified and to encourage theoreticians to develop a comprehensive theory of coalition formation that is testable under real-world conditions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle