Nonlocal Cooperative Behavior, Psychological Effects, and Collective Decision‐Making: An Exemplification With Predator–Prey Models
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In bio‐social models, cooperative behavior has evolved as an adaptive strategy, playing multi‐functional roles. One of such roles in populations is to increase the success of the survival and reproduction of individuals and their families or social groups. Moreover, collective decision‐making in cooperative behavior is an aspect that is used to study the dynamic behavior of individuals within a social group. In this paper, we have focused on population dynamics by considering a predator–prey model as our main exemplification, where the generalist predator has adopted a cooperative hunting strategy while consuming their prey. In particular, we have analyzed the dynamic nature of the system when a nonlocal term is introduced in cooperation. First, the Turing instability condition has been studied for the local model around the coexisting steady‐state, followed by the Turing and non‐Turing patterns in the presence of the nonlocal interaction term. This work is also concerned with the existence of travelling wave solutions for predator–prey interaction with the nonlocal cooperative hunting strategy. Such solutions are reported for local as well as for nonlocal models. We have characterized the invading speed of the predator with the help of the minimal wave speed of travelling wave solutions connecting the predator‐free state to the co‐existence state. The travelling waves are found to be non‐monotonic in this system. The formation of wave trains has been demonstrated for an extended range of nonlocal interactions. Finally, the importance of psychological effects in shaping the dynamics of nonlocal collective behavior is demonstrated with several representative examples.
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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 | 0,008 | 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 | 0,002 |
| 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 ».