Cleaning in pairs enhances honesty in male cleaning gobies
Notice bibliographique
Résumé
A recent game theoretic model akin to an iterated prisoner's dilemma explored situations in which 2 individuals (the service providers) interact simultaneously with the same service recipient (the client). If providing a dishonest service pays, then each service provider may be tempted to cheat before its partner, even if cheating causes the client's departure; however, a theoretical cooperative solution also exists where both partners should reduce cheating rates. This prediction is supported by indirect measures of cheating (i.e., inferred from client responses) by pairs of Indo-Pacific bluestreak cleaner wrasses Labroides dimidiatus. Here, we examine how inspecting in pairs affects service quality in Caribbean cleaning gobies Elacatinus spp. We measured dishonesty directly by examining the stomach contents of solitary and paired individuals and calculating the ratio of scales to ectoparasites ingested. We found that the propensity to cheat of females and males differed: females always cleaned relatively honestly, whereas males cheated less when cleaning in pairs than when cleaning alone. However, overall, the cleaning service of single and paired individuals was similar. Our results confirm that cleaners cooperate when cleaning in pairs; however, our findings differ from the specific predictions of the model and the observations on L. dimidiatus. The differences may be due to differences in mating systems and cleaner–client interactions between the 2 cleaner fish species.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».