The Kin Composition of Social Groups: Trading Group Size for Degree of Altruism
Notice bibliographique
Résumé
Why some social systems form groups composed of kin, while others do not, has gone largely untreated in the literature. Using an individual-based simulation model, we explore the demographic consequences of making kinship a criterion in group formation. We find that systems where social groups consist of one-generation breeding associations may face a serious trade-off between degree of altruism and group size that is largely mediated by their kin composition. On the one hand, restricting groups to close kin allows the evolution of highly altruistic behaviors but may limit group size to suboptimal levels, the more severely so the smaller the intrinsic fecundity of the species and the stricter the kin admission rule. Group size requirements, on the other hand, can be met by admitting nonkin into groups, but not without limiting the degree of altruism that can evolve. As a solution to this conundrum, we show that if helping roles within groups are assigned through a lottery rather than being genetically determined, maximum degrees of altruism can evolve in groups of nonrelatives of any size. Such a "lottery" mechanism may explain reproductive and helping patterns in organisms as varied as the cellular slime molds, pleometrotic ants, and Galapagos hawks.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».