Costs of Learning and the Evolution of Mimetic Signals
Notice bibliographique
Résumé
Predators must use the appearance of their prey to decide whether it is likely to be defended. Most theory assumes that predators have completed learning about prey appearance, yet we do not understand how predators learn which aspects of appearance to use for classifying prey. If sampling prey can be risky, predators might forgo opportunities to learn about the relationship between prey appearance and defense. Using Bayesian inference and dynamic programming, we modeled how the immediate risks and future rewards of learning about prey appearance influence how predators learn. In addition, we explored how variation in predator learning affects the evolution of mimicry, which occurs when two prey evolve to share a common signal to predators. We found that when learning about prey with distinct appearances was expensive, optimal predators tended to lump them into the same category or exhibit an unwillingness to sample at all (neophobia). This resulted in a reduction in selection for defensive mimicry. However, the same predator behavior favored the evolution of aggressive mimicry, because in that case, mimics benefited from being sampled. When prey were very rare and costs of sampling them were high, predators exhibited neophobia, refusing to attack. This behavior could forestall the evolution of mimicry and instead select for polymorphism.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».