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Enregistrement W3202146137 · doi:10.1098/rstb.2020.0290

The benefits of being seen to help others: indirect reciprocity and reputation-based partner choice

2021· article· en· W3202146137 sur OpenAlexafffund
Gilbert Roberts, Nichola Raihani, Redouan Bshary, Héctor M. Manrique, Andrea Fariña, Flóra Samu, Pat Barclay

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaEuropean CommissionLeverhulme Trust
Mots-clésReputationMicroeconomicsEconomicsSet (abstract data type)Reciprocity (cultural anthropology)BusinessSocial psychologyPsychologyComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When one individual helps another, it benefits the recipient and may also gain a reputation for being cooperative. This may induce others to favour the helper in subsequent interactions, so investing in being seen to help others may be adaptive. The best-known mechanism for this is indirect reciprocity (IR), in which the profit comes from an observer who pays a cost to benefit the original helper. IR has attracted considerable theoretical and empirical interest, but it is not the only way in which cooperative reputations can bring benefits. Signalling theory proposes that paying a cost to benefit others is a strategic investment which benefits the signaller through changing receiver behaviour, in particular by being more likely to choose the signaller as a partner. This reputation-based partner choice can result in competitive helping whereby those who help are favoured as partners. These theories have been confused in the literature. We therefore set out the assumptions, the mechanisms and the predictions of each theory for how developing a cooperative reputation can be adaptive. The benefits of being seen to be cooperative may have been a major driver of sociality, especially in humans. 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)0,002
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations97
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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