Kin-discriminating partner choice promotes the evolution of helping
Notice bibliographique
Résumé
Kin selection theory predicts that individuals should evolve to help relatives, either by helping indiscriminately in a population where they do not move very far from their relatives, or by discriminating kin and conditionally helping them. It has been argued that, because kin discrimination enables individuals to reduce how helpful they are with some social partners as well increase how helpful they are with others, this could lead to an increase or a decrease in the overall level of helping. Specifically, it was argued that kin discrimination would increase the overall level of helping if the function relating the optimal level of help and genetic relatedness is convex, but kin discrimination would decrease the overall level of helping if the function relating the optimal level of help and genetic relatedness is concave. However, this prediction was based on a model in which individuals were not able to choose their social partners but only adjust how helpful they should be toward those social partners they have been allocated. Here, we perform a mathematical analysis showing that being able to choose social partners increases the overall level of helping. Consequently, if kin discriminators are allowed to choose whom they help, kin discrimination is more likely to increase the overall level of helping than previously anticipated. We obtained these results in two complementary theoretical settings: one more general, which makes few demographic assumptions, and the other more specific and concrete, which assumes a patch-structured population with complete dispersal.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».