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Enregistrement W2990809198 · doi:10.1103/physreve.100.052411

Weak selection can filter environmental noise in the evolution of animal behavior

2019· article· en· W2990809198 sur OpenAlexafffund
Cong Li, Xiu-Deng Zheng, Tian-Jiao Feng, Mingyang Wang, Sabin Lessard, Yi Tao

Notice bibliographique

RevuePhysical review. E · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaChinese Academy of SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSelection (genetic algorithm)Evolutionarily stable strategyStability (learning theory)Noise (video)Evolutionary dynamicsStochastic gameNatural selectionEnvironmental noiseEvolutionary game theoryMathematicsEquilibrium selectionPopulationFilter (signal processing)Stabilizing selectionMathematical optimizationStatistical physicsComputer sciencePhysicsGame theoryMathematical economicsArtificial intelligenceRepeated gameMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weak selection is an important assumption in theoretical evolutionary biology, but its biological significance remains unclear. In this study, we investigate the effect of weak selection on stochastic evolutionary stability in a two-phenotype evolutionary game dynamics with a random payoff matrix assuming an infinite, well-mixed population undergoing discrete, nonoverlapping generations. We show that, under weak selection, both stochastic local stability and stochastic evolutionary stability in this system depend on the means of the random payoffs but not on their variances. Moreover, although stochastic local stability or instability of an equilibrium may not depend on environmental noise if selection is weak enough, the growth rate near an equilibrium not only depends on environmental noise, but can even be enhanced by environmental noise if selection is weak. This is the case, for instance, when the variances of the random payoffs as well as the covariances are equal. These results suggest that natural selection could be able to filter (or resist) the effect of environmental noise on the evolution of animal behavior if selection is weak.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,810
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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