| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava
Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Identification of influential invaders in evolutionary populations
Avtorji:ID Yang, Guoli (Avtor)
ID Perc Benko, Tina (Avtor)
ID Cavaliere, Matteo (Avtor)
ID Huang, Jincai (Avtor)
ID Perc, Matjaž (Avtor)
Datoteke:.pdf RAZ_Yang_Guoli_2019.pdf (3,95 MB)
MD5: FC1ABD033446A5325CEDDD0BF621E461
 
URL https://doi.org/10.1038/s41598-019-43853-9
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FNM - Fakulteta za naravoslovje in matematiko
Opis:The identification of the most influential nodes has been a vibrant subject of research across the whole of network science. Here we map this problem to structured evolutionary populations, where strategies and the interaction network are both subject to change over time based on social inheritance. We study cooperative communities, which cheaters can invade because they avoid the cost of contributions that are associated with cooperation. The question that we seek to answer is at which nodes cheaters invade most successfully. We propose the weighted degree decomposition to identify and rank the most influential invaders. More specifically, we distinguish two kinds of ranking based on the weighted degree decomposition. We show that a ranking strategy based on negative-weighted degree allows to successfully identify the most influential invaders in the case of weak selection, while a ranking strategy based on positive-weighted degree performs better when the selection is strong. Our research thus reveals how to identify the most influential invaders based on statistical measures in dynamically evolving cooperative communities.
Ključne besede:theoretical biology, evolution, agent-based modeling, complex system, network science, evolutionary game theory
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:30.01.2019
Datum sprejetja članka:01.05.2019
Datum objave:13.05.2019
Leto izida:2019
Št. strani:str. 1-12
Številčenje:Letn. 9, št. članka 7305
PID:20.500.12556/DKUM-90127 Novo okno
UDK:53
COBISS.SI-ID:24580360 Novo okno
DOI:10.1038/s41598-019-43853-9 Novo okno
ISSN pri članku:2045-2322
Datum objave v DKUM:26.02.2025
Število ogledov:0
Število prenosov:4
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
YANG, Guoli, PERC BENKO, Tina, CAVALIERE, Matteo, HUANG, Jincai in PERC, Matjaž, 2019, Identification of influential invaders in evolutionary populations. Scientific reports [na spletu]. 2019. Vol. 9, no. članka 7305, p. 1–12. [Dostopano 19 april 2025]. DOI 10.1038/s41598-019-43853-9. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=90127
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Scientific reports
Skrajšan naslov:Sci. rep.
Založnik:Nature Publishing Group
ISSN:2045-2322
COBISS.SI-ID:18727432 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J4-9302-2018
Naslov:Raziskave medceličnih komunikacij v večceličnih skupnostih različnih izolatov bakterije iz rodu Bacillus
Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J1-9112-2018
Naslov:Kvantna lokalizacija v kaotičnih sistemih
Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P1-0403-2019
Naslov:Računsko intenzivni kompleksni sistemi

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:13.05.2019

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:teoretična biologija, evolucija, agentske simulacije, kompleksni sistem, omrežna znanost, evolucijska teorija iger


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici