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Enregistrement W2754726762 · doi:10.1002/9780470015902.a0027503

The Evolution of Ownership Acceptance

2017· other· en· W2754726762 sur OpenAlexaff
Thomas N. Sherratt, Mike Mesterton‐Gibbons

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Life Sciences · 2017
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPossession (linguistics)ConventionEnforcementBusinessValue (mathematics)Competitor analysisLaw and economicsResource (disambiguation)MicroeconomicsIndustrial organizationEconomicsMarketingLawPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Respect for ownership is widespread in the animal kingdom. Thus, the first individuals to find resources are frequently unchallenged by potential competitors and tend to win contests when disputes arise. Game theory has shown that ownership acceptance can arise as an arbitrary convention to avoid costly disputes, even when there are small differences in the value of the resource to individuals or in their fighting ability. However, if possessors make significant non‐transferable investments in resources, then possessors will also be more motivated to retain them. Similarly, if fighting ability affects fighting outcome and can be reliably assessed, then alternative conventions in which poor fighters concede to good fighters are also favoured. Both sources of asymmetry can ultimately reinforce the ownership advantage and broaden the conditions under which owners remain unchallenged. So, respect for possession readily evolves to avoid costly disputes and is especially favoured when possession reflects an underlying asymmetry. Key Concepts Respect for ownership is widespread in the animal kingdom and is maintained without third‐party enforcement. Classical game‐theory models successfully explain how respect for ownership can evolve as a convention to avoid costly disputes. Differences in fighting ability and value of resource between individuals help explain why respect for property is typically conditional, such that, for example, larger intruders will occasionally challenge owners. If owners tend to be better fighters or value the resource more highly, then this asymmetry will further promote recognition of ownership, taking it above and beyond a convention. As might be expected, the most intense fights between individuals arise when conventional solutions break down – for example, when both individuals believe themselves to be the rightful owner. Other aspects of ownership, such as inheritance and/or division of property, are amenable to game theoretical analysis, but they have seen much less work.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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