The evolution of indirect reciprocity under action and assessment generosity
Notice bibliographique
Résumé
Indirect reciprocity is a mechanism for the evolution of cooperation based on social norms. This mechanism requires that individuals in a population observe and judge each other's behaviors. Individuals with a good reputation are more likely to receive help from others. Previous work suggests that indirect reciprocity is only effective when all relevant information is reliable and publicly available. Otherwise, individuals may disagree on how to assess others, even if they all apply the same social norm. Such disagreements can lead to a breakdown of cooperation. Here we explore whether the predominantly studied 'leading eight' social norms of indirect reciprocity can be made more robust by equipping them with an element of generosity. To this end, we distinguish between two kinds of generosity. According to assessment generosity, individuals occasionally assign a good reputation to group members who would usually be regarded as bad. According to action generosity, individuals occasionally cooperate with group members with whom they would usually defect. Using individual-based simulations, we show that the two kinds of generosity have a very different effect on the resulting reputation dynamics. Assessment generosity tends to add to the overall noise and allows defectors to invade. In contrast, a limited amount of action generosity can be beneficial in a few cases. However, even when action generosity is beneficial, the respective simulations do not result in full cooperation. Our results suggest that while generosity can favor cooperation when individuals use the most simple strategies of reciprocity, it is disadvantageous when individuals use more complex social norms.
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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 | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».