When optimal foragers meet in a game theoretical conflict: A model of kleptoparasitism
Notice bibliographique
Résumé
Kleptoparasitism can be considered as a game theoretical problem and a foraging tactic at the same time, so the aim of this paper is to combine the basic ideas of two research lines: evolutionary game theory and optimal foraging theory. To unify these theories, firstly, we take into account the fact that kleptoparasitism between foragers has two consequences: the interaction takes time and affects the net energy intake of both contestants. This phenomenon is modeled by a matrix game under time constraints. Secondly, we also give freedom to each forager to avoid interactions, since in optimal foraging theory foragers can ignore each food type (we have two prey types: either a prey item in possession of another predator or a free prey individual is discovered). The main question of the present paper is whether the zero-one rule of optimal foraging theory (always or never select a prey type) is valid or not, in the case where foragers interact with each other? In our foraging game we consider predators who engage in contests (contestants) and those who never do (avoiders), and in general those who play a mixture of the two strategies. Here the classical zero-one rule does not hold. Firstly, the pure avoider phenotype is never an ESS. Secondly, the pure contestant can be a strict ESS, but we show this is not necessarily so. Thirdly, we give an example when there is mixed ESS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».