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Enregistrement W3167915569 · doi:10.1098/rstb.2020.0287

The psychological foundations of reputation-based cooperation

2021· review· en· W3167915569 sur OpenAlexafffund
Héctor M. Manrique, Henriette Zeidler, Gilbert Roberts, Pat Barclay, Michael Walker, Flóra Samu, Andrea Fariña, Redouan Bshary, Nichola Raihani

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2021
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaEuropean CommissionLeverhulme Trust
Mots-clésReputationPerspective (graphical)GratificationPsychologyAttributionCognitionSocial psychologyComputer scienceCognitive psychologySociologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humans care about having a positive reputation, which may prompt them to help in scenarios where the return benefits are not obvious. Various game-theoretical models support the hypothesis that concern for reputation may stabilize cooperation beyond kin, pairs or small groups. However, such models are not explicit about the underlying psychological mechanisms that support reputation-based cooperation. These models therefore cannot account for the apparent rarity of reputation-based cooperation in other species. Here, we identify the cognitive mechanisms that may support reputation-based cooperation in the absence of language. We argue that a large working memory enhances the ability to delay gratification, to understand others' mental states (which allows for perspective-taking and attribution of intentions) and to create and follow norms, which are key building blocks for increasingly complex reputation-based cooperation. We review the existing evidence for the appearance of these processes during human ontogeny as well as their presence in non-human apes and other vertebrates. Based on this review, we predict that most non-human species are cognitively constrained to show only simple forms of reputation-based cooperation. This article is part of the theme issue 'The language of cooperation: reputation and honest signalling'.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,259 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations44
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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