MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2921475814 · doi:10.1101/577205

Directed migration shapes cooperation in spatial ecological public goods games

2019· preprint· en· W2921475814 sur OpenAlexafffund
Felix Funk, Christoph Hauert

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPublic goodCheatingPopulationPublic goods gameProduction (economics)ExternalityQuality (philosophy)EcologyEconomicsBusinessMicroeconomicsNatural resource economicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract From the microscopic to the macroscopic level, biological life exhibits directed migration in response to environmental conditions. Chemotaxis enables microbes to sense and move towards nutrient-rich regions or to avoid toxic ones. Socio-economic factors drive human populations from rural to urban areas. However, migration affects the quantity and quality of desirable resources. The effect of collective movement is especially significant when in response to the generation of public goods. Microbial communities can, for instance, alter their environment through the secretion of extracellular substances. Some substances provide antibiotic-resistance, others provide access to nutrients or promote motility. However, in all cases the maintenance of such public goods requires costly cooperation and is consequently susceptible to exploitation. The threat of exploitation becomes even more acute with motile individuals as defectors can avoid the consequences of their cheating. Here, we propose a model to investigate the effects of targeted migration based on the production of ecological public goods and analyze the interplay between social conflicts and migration. In particular, individuals can locate attractive regions by moving towards higher cooperator densities or avoid unattractive regions by moving away from defectors. Both migration patterns not only shape an individual’s immediate environment but also affects the population as a whole. For example, defectors hunting cooperators in search of the public good have a homogenizing effect on population densities. They limit the production of the public good and hence inhibit the growth of the population. In contrast, aggregating cooperators promote the spontaneous formation of heterogeneous density distributions. The positive feedback between cooperator aggregation and public goods production, however, poses analytical and numerical challenges due to its tendency to develop discontinuous distributions. Thus, different modes of directed migration bear the potential to enhance or inhibit the emergence of complex and sometimes dynamic spatial arrangements. Interestingly, whenever patterns emerge in the form of heterogeneous density distributions, cooperation is promoted, on average, population densities rise, and the risk of extinction is reduced. Author summary The production and maintenance of shared environmental resources such as access to nutrients in microbial communities or potable water in human societies require the cooperation of groups of individuals. However, cooperation is costly and prone to exploitation. If too many individuals follow selfish interests and spoil their environment, the group and possibly the entire population suffers. Nevertheless, many forms of biological life – from humans to microbes – migrate in response to resource availability. Here, we analyze the interplay of the social conflict in public goods production and targeted migration. In particular, we find that aggregation of cooperators can enhance or trigger the spontaneous formation of heterogeneous spatial distributions, which promote cooperation and result in higher population densities. Conversely, attempts to avoid defectors increases the risk of extinction because it tends to homogenize population distributions and lower population densities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetEvolutionary Game Theory and CooperationTravaux en français237 207