The Forager’s Dilemma: Food Sharing and Food Defense as Risk‐Sensitive Foraging Options
Notice bibliographique
Résumé
Although many variants of the hawk-dove game predict the frequency at which group foraging animals should compete aggressively, none of them can explain why a large number of group foraging animals share food clumps without any overt aggression. One reason for this shortcoming is that hawk-dove games typically consider only a single contest, while most group foraging situations involve opponents that interact repeatedly over discovered food clumps. The present iterated hawk-dove game predicts that in situations that are analogous to a prisoner's dilemma, animals should share the resources without aggression, provided that the number of simultaneously available food clumps is sufficiently large and the number of competitors is relatively small. However, given that the expected gain of an aggressive animal is more variable than the gain expected by nonaggressive individuals, the predicted effect of the number of food items in a clump-clump richness-depends on whether only the mean or both the mean and variability associated with payoffs are considered. More precisely, the deterministic game predicts that aggression should increase with clump richness, whereas the stochastic risk-sensitive game predicts that the frequency of encounters resulting in aggression should peak at intermediate clump richnesses or decrease with increasing clump richness if animals show sensitivity to the variance or coefficient of variation, respectively.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,004 | 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 ».