Implications of Reciprocity in the Evolution of Ethnocentrism and Cooperation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ethnocentrism is defined as an individual’s tendency to favor in-group members at the expense of out-group members. Recent computer simulations have studied its evolution by modelling cooperative and defective behaviours in a Prisoner’s Dilemma framework. Methods: This paper introduces reciprocity to the study of ethnocentrism and extends Hammond and Axelrod’s agent-based model by simulating the effects of five new genotypic strategies. (1) Results: In stable-state outcomes, although ethnocentrism still dominates, moderate ethnocentrism (in-group cooperation and out-group reciprocity) is more frequent than humanitarianism and is by far the most adaptive out of all reciprocal strategies. Because it is the only reciprocal strategy that cooperates with in-group members, we conclude that it is thanks to in-group cooperation that moderate ethnocentrism is successful, which confirms previous research findings. Additionally, throughout early and late evolutionary patterns, we see that moderate ethnocentrism benefits and suffers from the characteristics of both ethnocentrism and humanitarianism, which may explain why ethnocentrism still emerges as the dominant strategy overall. Conclusion: The strengths of the present model lie in its ability to abstractly model reciprocal behaviours in the study of ethnocentrism and may be more externally valid than Hammond and Axelrod’s original agent-based model. (1) However, this model does not take in account other factors that play a role in human decision-making, such as social context, learning, or development, which could be topics of future computational simulations on ethnocentrism.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».