Coevolutionary dynamics via adaptive feedback in collective-risk social dilemma game
Notice bibliographique
Résumé
Human society and natural environment form a complex giant ecosystem, where human activities not only lead to the change in environmental states, but also react to them. By using collective-risk social dilemma game, some studies have already revealed that individual contributions and the risk of future losses are inextricably linked. These works, however, often use an idealistic assumption that the risk is constant and not affected by individual behaviors. Here, we develop a coevolutionary game approach that captures the coupled dynamics of cooperation and risk. In particular, the level of contributions in a population affects the state of risk, while the risk in turn influences individuals' behavioral decision-making. Importantly, we explore two representative feedback forms describing the possible effect of strategy on risk, namely, linear and exponential feedbacks. We find that cooperation can be maintained in the population by keeping at a certain fraction or forming an evolutionary oscillation with risk, independently of the feedback type. However, such evolutionary outcome depends on the initial state. Taken together, a two-way coupling between collective actions and risk is essential to avoid the tragedy of the commons. More importantly, a critical starting portion of cooperators and risk level is what we really need for guiding the evolution toward a desired direction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».