Consequences of multiple simultaneous opportunities to exploit others’ efforts on free riding
Notice bibliographique
Résumé
Individuals within a group do not all act in the same way: Typically, the investors (or producers) put efforts into producing resources while the free riders (or scroungers) benefit from these resources without contributing. In behavioral ecology, the prevalence of free riders can be predicted by a well-known game-theoretical model-the producer-scrounger (PS) model-where group members have the options to either search for resources (producers) or exploit the efforts of others (scroungers). The PS model has received some empirical support, but its predictions, surprisingly, are based on the strict assumption that only one resource can be exploited at a time. Yet, multiple simultaneous opportunities to exploit others' efforts should frequently occur in nature. Here, we combine analytic and simulation approaches to explore the effect of multiple simultaneous scrounging opportunities on tactic use. Our analyses demonstrate that scrounging rates should increase with the number of simultaneous opportunities. As such, the amount and spatial distribution (i.e., clumped vs. dispersed) of resources as well as the risk of predation are key predictors of scrounging behavior. Because scroungers contribute to reducing the speed of resource exploitation, the model proposed here has direct relevance to the exploitation and sustainability of renewable resources.
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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 | 0,000 |
| 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 ».