Joint evolution of multiple social traits: a kin selection analysis
Notice bibliographique
Résumé
General models of the evolution of cooperation, altruism and other social behaviours have focused almost entirely on single traits, whereas it is clear that social traits commonly interact. We develop a general kin-selection framework for the evolution of social behaviours in multiple dimensions. We show that whenever there are interactions among social traits new behaviours can emerge that are not predicted by one-dimensional analyses. For example, a prohibitively costly cooperative trait can ultimately be favoured owing to initial evolution in other (cheaper) social traits that in turn change the cost-benefit ratio of the original trait. To understand these behaviours, we use a two-dimensional stability criterion that can be viewed as an extension of Hamilton's rule. Our principal example is the social dilemma posed by, first, the construction and, second, the exploitation of a shared public good. We find that, contrary to the separate one-dimensional analyses, evolutionary feedback between the two traits can cause an increase in the equilibrium level of selfish exploitation with increasing relatedness, while both social (production plus exploitation) and asocial (neither) strategies can be locally stable. Our results demonstrate the importance of emergent stability properties of multidimensional social dilemmas, as one-dimensional stability in all component dimensions can conceal multidimensional instability.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».