Marjinal değer teoremi - Marginal value theorem - Wikipedia

marjinal değer teoremi (MVT) bir optimallik modeli Bu, kaynakların (genellikle yiyeceklerin) kaynakları olmayan alanlarla ayrılmış ayrı parçalar halinde konumlandırıldığı bir sistemde en iyi şekilde yiyecek arayan bir bireyin davranışını tanımlamaktadır. Kaynaksız alan nedeniyle, hayvanlar yamalar arasında seyahat etmek için zaman harcamak zorundadır. MVT, organizmaların karşılaştığı diğer durumlara da uygulanabilir. azalan getiri.

MVT ilk olarak Eric Charnov 1976'da. Orijinal formülasyonunda: "Yırtıcı hayvan, yamadaki marjinal yakalama oranı habitat için ortalama yakalama oranına düştüğünde şu anda içinde bulunduğu yamayı terk etmelidir."[1]

Tanım

Tüm hayvanlar enerjisel ihtiyaçlarını karşılamak için yiyecek aramalıdır, ancak bunu yapmak enerji açısından maliyetlidir. Doğal seçilim yoluyla evrimin, hayvanların enerji kazancı ve tüketimini dengelemek için en ekonomik ve verimli stratejiyi kullanmasıyla sonuçlandığı varsayılmaktadır. Marjinal Değer Teoremi, kaynakların ve dolayısıyla getiri oranlarının zamanla azaldığı sistemlerde birim zamanda kazancı en üst düzeye çıkaran stratejiyi tanımlayan bir optimallik modelidir.[2] Model, faydaları ve maliyetleri tartıyor ve zamandan ve yoğunluktan vazgeçmeyi tahmin etmek için kullanılıyor. Vazgeçme zamanı (GUT), hayvanın en son beslendiği zaman ile yamadan çıktığı zaman arasındaki zaman aralığıdır. Yoğunluktan vazgeçme (GUD), hayvanın diğer yiyecek parçalarına geçmeyi seçeceği bir yama içindeki yiyecek yoğunluğudur.

Bir hayvan, gıda kaynaklarının düzensiz olarak dağıtıldığı bir sistemde yiyecek aradığında, MVT, bir bireyin yeni bir yamaya geçmeden önce belirli bir yamayı aramak için ne kadar zaman harcayacağını tahmin etmek için kullanılabilir. Genel olarak, (1) yamalar daha uzaksa veya (2) mevcut yamalar kaynaklar açısından zayıfsa bireyler daha uzun kalacaktır. Her iki durum da seyahat maliyetinin yiyecek arama avantajına oranını artırır.

Bir yamada harcanan en uygun zaman, beklenen geçiş süresi değerinden ayrılan kaynak alım eğrisine teğet olarak verilir. Kaynak alım eğrisini geçen diğer herhangi bir çizgi daha sığ bir eğime ve dolayısıyla optimalin altında bir kaynak alım oranına sahiptir.

Modelleme

Hayvanlar düzensiz sistemlerde yiyecek aradıkça, kaynak alımını, seyahat süresini ve yiyecek arama süresini dengelerler. Sağdaki grafikte sabit eğri ile gösterildiği gibi, bir yama içindeki kaynak alımı zamanla azalır. Eğri bu modeli takip eder çünkü kaynak alımı başlangıçta çok hızlıdır, ancak kaynak tükendikçe yavaşlar. Seyahat süresi, en soldaki dikey noktalı çizgiden y eksenine olan mesafeyle gösterilir. Optimal yiyecek arama süresi, x ekseni üzerindeki bu noktanın teğetsel olarak kaynak alım eğrisine bağlanmasıyla modellenmiştir. Bunu yapmak, kaynak alımı ile yiyecek arama ve seyahat için harcanan zaman arasındaki oranı en üst düzeye çıkarır.

Yükleme eğrisinin en uç noktalarında, hayvanlar küçük bir kazanç için seyahat etmek için çok fazla zaman harcarlar veya belirli bir yamada etkisiz bir yük için çok uzun süre arama yaparlar. MVT, bu uç noktalar arasında mümkün olan en iyi ara maddeyi belirler.

Varsayımlar

  1. Kaynak alımı ile zaman arasındaki oranı en üst düzeye çıkarmak için kişinin yamadan ne zaman çıkacağını kontrol ettiği varsayılır.
  2. Tüketici, yiyecek aradıkları yamadaki kaynak miktarını tüketir; bu nedenle, o yamadaki besin alım oranı zamanın bir fonksiyonu olarak azalır.
  3. Yamaların kalitesinde değişiklik varsa, MVT, farklı yamaların peyzaj boyunca rastgele dağıtıldığını varsayar.

Örnekler

İnsan

MVT'nin yaygın bir örneği, insanlarda elma toplamadır. Kişi yeni bir elma ağacına ilk geldiğinde, dakikada toplanan elma sayısı yüksektir, ancak en düşük asılı meyveler tükendikçe hızla azalır. Her bir ağaçtan çok az elma toplandığı veya her ağacın tükendiği stratejiler yetersizdir çünkü bunlar, sırasıyla, zaman içinde ağaçların arasında seyahat ederken veya bir ağaçtan son birkaç elmayı bulmakta zorlanarak sonuçlanır. Dolayısıyla, her bir ağaçta elma toplamak için harcanan en uygun zaman, MVT kullanılarak nicel olarak bulunabilen bu iki strateji arasında bir uzlaşmadır.

Harika göğüslerde optimum yiyecek arama

Harika göğüsleri Avrupa, Kuzey Afrika ve Asya'da bulunan bir kuş türüdür. "Düzensiz" ortamlarda yiyecek aradıkları biliniyor ve araştırmalar, davranışlarının şu şekilde modellenebileceğini gösteriyor: optimal yiyecek arama modelleri MVT dahil. R.A. tarafından 1977'de yapılan bir çalışmada Cowie,[3] kuşlar yiyecekten mahrum bırakıldı ve ardından iki farklı ortamda yamalar aracılığıyla yiyecek aramalarına izin verildi (ortamlar yalnızca yamalar arasındaki uzaklık açısından farklılık gösterdi). Tahmin edildiği gibi, her iki durumda da kuşlar, çevre ne olursa olsun, yamalar daha uzakta olduğunda veya daha fazla fayda sağladığında bir alanda daha fazla zaman geçirdiler. Naef-Daenzer (1999) tarafından benzer bir deneyde,[4] büyük göğüslerin, rastgele yiyecek aramadan% 30 daha iyi bir yiyecek arama verimliliğine sahip olduğu gösterilmiştir. Bunun nedeni, MVT'nin öngördüğü gibi, büyük göğüslerin özellikle kaynak açısından zengin alanlarda daha fazla zaman geçirmesidir. Bu veriler, büyük memeli hayvanların yiyecek arama davranışını tahmin etmede MVT'nin kullanılmasını destekler.

Tüylü armadillolarda ve kobaylarda beslenme

Deneysel kanıtlar göstermiştir ki çığlık atan kıllı armadillolar ve kobaylar yiyecek ararken MVT'yi niteliksel olarak takip edin.[5] Araştırmacılar birkaç paralel deney yürüttüler: bir tanesi tutarlı yama kalitesi altında her bir hayvan için ve diğeri de değişen yama kalitesine sahip kobaylar için. Niteliksel toplayıcılık eğiliminin her durumda MVT'yi takip ettiği gösterilirken, nicel analiz, her yamanın beklenenden daha fazla kullanıldığını gösterdi.

Bitki kökü büyümesi

MVT, bitkilerde olduğu kadar hayvanlarda da yiyecek aramayı modellemek için kullanılabilir. Bitkilerin, yiyecek arama organları olan köklerini, kaynak yoğunluğunun daha yüksek olduğu alanlara tercihli olarak yerleştirdiği gösterilmiştir. MVT'nin, hayvanların daha yüksek kaynak kalitesine sahip yamalar halinde daha uzun süre yiyecek arayacağını öngördüğünü hatırlayın. Bitkiler, besinler ve kaynaklar açısından zengin toprak katmanlarında / alanlarında kök biyokütlesini arttırır ve düşük kaliteli toprak alanlarına kök büyümesini azaltır. Böylece bitkiler, MVT ile tutarlı bir şekilde kaynak zenginliklerine göre kökleri toprak parçalarına dönüştürürler.[6] Ek olarak, bitki kökleri, tıpkı yiyecek arayan hayvanların, yüksek kaliteli alanlara göre düşük kaliteli alanlarda daha az zaman harcadıkları tahmin edildiği gibi, yüksek kaliteli toprak parçalarına kıyasla, düşük kaliteli toprak parçaları yoluyla daha hızlı büyür.

Gübre sineklerinde çiftleşme süresi

MVT, hayvanların azalan getiri elde ettiği yiyecek arama dışındaki durumlara uygulanabilir. Örneğin, çiftleşme çiftleşme süresini düşünün. sarı gübre sineği. Gübre sineği çiftleşme sisteminde, erkekler taze inek dışkıları üzerinde toplanır ve dişilerin yumurtalarını bırakmak için daha küçük gruplar halinde gelmesini bekler. Erkekler, gelen dişilerle çiftleşme şansı için birbirleriyle rekabet etmelidir - bazen bir erkek, başka bir erkeği dişiden atar ve çiftleşmenin ortasında dişi ile çiftleşmeyi devralır. Bu durumda, ikinci erkek yumurtaların yaklaşık% 80'ini döller.[7] Böylece, bir erkek bir dişiyle çiftleştikten sonra, başka hiçbir erkeğin yumurtalarını bırakmadan önce onunla çiftleşme ve spermini değiştirme fırsatı bulmaması için onu korur. Dişi yumurtalarını bıraktıktan sonra, erkek tekrar çiftleşmeden önce başka bir dişi aramaya zaman ayırmalıdır.

O halde soru, gübre sineğinin her dişiyle çiftleşmek için ne kadar zaman harcaması gerektiğidir. Bir yandan, bir erkek dışkı sineği ne kadar uzun süre çiftleşirse, o kadar fazla yumurtayı dölleyebilir. Bununla birlikte, erkek uzun çiftleşme sırasında başka bir dişi bulma şansını kaybettiğinden, fazladan çiftleşme süresinin faydaları hızla azalır. MVT, optimum çiftleşme süresinin yumurtaların yaklaşık% 80'ini döllemek için yeterince uzun olduğunu tahmin ediyor; bu süreden sonra ödüller çok daha küçük ve başka bir eşte kaçırılmaya değmez.[7] 40 dakika olan bu çiftleşme süresi için tahmin edilen değer, ortalama gözlenen değer olan 36 dakikaya çok yakındır.

Dışkı sineklerinde gözlenen çiftleşme zamanı ve başka bir eş arama süresi değerleri vücut ağırlığına göre değişir. Daha ağır erkekler daha kısa arama sürelerine ve daha kısa çiftleşme sürelerine sahiptir. Bu daha kısa arama süreleri, muhtemelen artan vücut ağırlığıyla artan seyahat maliyetinden kaynaklanmaktadır; daha kısa çiftleşme süreleri muhtemelen daha ağır erkeklerin çiftleşmenin ortasında dişileri başarılı bir şekilde ele geçirmesinin daha kolay olduğunu yansıtır. Ek olarak, araştırmacılar "yama kalitesini", yani çeşitli inek yulaflarına gelen dişilerin kalitesini de hesaba katmışlardır. Araştırmalar ayrıca, erkeklerin daha fazla yumurta tutan ve daha büyük üreme yolu boyutlarına sahip daha büyük dişilerle daha uzun süre çiftleştiğini gösteriyor. Böylece erkekler, uyumlarını en üst düzeye çıkarmak için çiftleşme zamanlarını değiştirirler, ancak bunu kadın morfolojisinin dayattığı seçime yanıt olarak yaparlar. Bu varyasyonlarla bile, erkek dışkı sinekleri, MVT tarafından öngörüldüğü gibi, vücut boyutlarına göre optimuma yakın çiftleşme süresi sergiler.[8]

Eleştiri

Yukarıda sunulan örnekler gibi birçok çalışma, Marjinal Değer Teoremi tarafından üretilen tahminler için iyi niteliksel destek göstermiştir. Bununla birlikte, bazı daha nicel çalışmalarda, MVT'nin tahminleri o kadar başarılı olmamıştır ve gözlemlenen değerler tahminlerden önemli ölçüde sapmıştır. Bu sapmalar için önerilen bir açıklama, ödeme oranlarını objektif olarak ölçmenin zor olmasıdır. Örneğin, öngörülemeyen bir ortamdaki bir hayvanın örnekleme için fazladan zaman harcaması gerekebilir, bu da araştırmacıların yiyecek arama zamanını belirlemesini zorlaştırır.[9]

Bu belirsizliğin ötesinde, bazı araştırmacılar modelde temel bir eksiklik olduğunu öne sürüyorlar. Yani, ister avlanma riskleriyle uğraşsın ister çiftleşme fırsatlarını araştırsın, hayvanlar muhtemelen sadece yiyecek aramadan daha fazlasını yapıyorlar.[9] Türlerin evrimini etkileyen tek güç doğal seçilim değildir. Örneğin cinsel seçilim, yiyecek arama davranışlarını değiştirerek, onları MVT ile daha az tutarlı hale getirebilir. Bu araştırmacılar, marjinal değer teoreminin bir başlangıç ​​noktası olduğuna, ancak karmaşıklık ve nüansların, yiyecek arama ve yama kullanımı için modellere ve testlere dahil edilmesi gerektiğini belirtiyorlar.

Yiyecek arama davranışını tahmin etmede MVT yerine kullanılan diğer bir model türü, duruma bağlı davranış modelidir. Duruma bağlı modeller MVT'nin bir genellemesi olarak görülse de,[10] Tahminleri belirli bir koşullar kümesi altında test ettikleri için, MVT'den gelenler gibi geniş çapta uygulanabilir tahminler üretmeleri olası değildir. Bu modellerin tahminlerinin kesin koşullar altında test edilmesi gerekmekle birlikte, MVT gibi daha geniş modellerde bulunmayan değerli içgörüler sunabilirler.[9]

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ Charnov, E.L. 1976. Optimal yiyecek arama: marjinal değer teoremi. Teorik Popülasyon Biyolojisi 9: 129–136
  2. ^ Parker, G.A. "Sömürü Zaman Maliyetli Marjinal Değer Teoremi: Gübre Sineklerinde Diyet, Sperm Rezervleri ve Optimal Kopula Süresi" (1992) The American Naturalist 139 (6): 1237-1256
  3. ^ Cowie, R. J. (1977) "Büyük göğüslerde optimal yiyecek arama (Parus Major)" Nature 268: 137-139
  4. ^ Naef-Daenzer, Beat (1999) "Büyük ve mavi göğüsleri toplayarak yama zamanı tahsisi ve yama örneklemesi" Hayvan Davranışı 59: 989-999
  5. ^ Cassini, Marcelo H., Alejandro Kacelnik ve Enrique T. Segura (1990) "Çığlık atan tüylü armadillo, kobay ve marjinal değer teoremi hikayesi" Hayvan Davranışı 39 (6): 1030-1050
  6. ^ McNickle, Gordon G. ve James F. Calhill Jr. "Bitki kök büyümesi ve marjinal değer teoremi" (2009) Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri 106 (12): 4747–4751
  7. ^ a b Parker, G. A. ve R. A. Stuart (1976) "Bir Strateji İyileştiricisi Olarak Hayvan Davranışı: Kaynak Değerlendirme Stratejilerinin Evrimi ve Optimal Göç Eşikleri" The American Naturalist 110 (976): 1055–1076
  8. ^ Parker, Geoffrey A., Leigh W. Simmons, Paula Stockley, Doreen M. McChristie ve Eric L. Charnov. (1999) "Sarı gübre sineklerinde optimum çiftleşme süresi: dişi boyutu ve yumurta içeriğinin etkileri." Hayvan Davranışı 57: 795–805
  9. ^ a b c Nonacs, Peter. "Duruma bağlı davranış ve marjinal değer teoremi." (2001) Davranışsal Ekoloji 12 (1): 71–83
  10. ^ Wajnberg Eric, Pierre Bernhard, Frederic Hamelin ve Guy Boivin (2006). "Zaman sınırlı toplayıcılar için en uygun yama süresi tahsisi." Davranışsal Ekoloji ve Sosyobiyoloji, 60, 1–10