Notice bibliographique
Résumé
Social behaviours are typically modelled using neighbour-modulated fitness, which focuses on individuals having their fitness altered by neighbours. However, these models are either interpreted using inclusive fitness, which focuses on individuals altering the fitness of neighbours, or not interpreted at all. This disconnect leads to interpretational mistakes and obscures the adaptive significance of behaviour. We bridge this gap by presenting a systematic methodology for constructing inclusive-fitness models. We find a behaviour's 'inclusive-fitness effect' by summing primary and secondary deviations in reproductive value. Primary deviations are the immediate result of a social interaction; for example, the cost and benefit of an altruistic act. Secondary deviations are compensatory effects that arise because the total reproductive value of the population is fixed; for example, the increased competition that follows an altruistic act. Compared to neighbour-modulated fitness methodologies, our approach is often simpler and reveals the model's inclusive-fitness narrative clearly. We implement our methodology first in a homogeneous population, with supplementary examples of help under synergy, help in a viscous population and Creel's paradox. We then implement our methodology in a class-structured population, where the advantages of our approach are most evident, with supplementary examples of altruism between age classes, and sex-ratio evolution.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».