Notice bibliographique
Résumé
Food sharing is arguably the foundation from which feasting emerged, and it should be considered as one form of food sharing behavior. Food sharing among nonkin is viewed as one of the hallmarks of human evolution and a core feature of human societies (Gurven 2004; Stevens and Gilby 2004; Bullinger et al. 2013:51). It is considered by some to be the prime mover in social evolution from proto-hominids to modern humans in terms of its possible role in developing cooperation, sociality, sexual division of labor, morality, altruism, and perhaps human economic systems (Isaac 1978; Kurland and Beckerman 1985; Gurven et al. 2000a,b; Dubuc et al. 2012:73). Yet the roots of food sharing appear to go deeper and to have emerged among our nonhuman primate ancestors. Food sharing with kin is relatively common in the animal kingdom (especially mother–offspring sharing), yet food sharing with nonkin among most nonhuman species is absent or very rare, although it does occur to some degree among some nonhuman primate relatives, particularly our closest ancestors, chimpanzees. Food sharing among nonkin does not appear to occur otherwise in the animal kingdom. Understanding why sharing food with nonkin occurs has become a major and controversial area of research. Like feasting, food sharing involves a fundamental paradox: why individuals give away valuable fitness-enhancing food resources (Gurven et al. 2000a:173; 2000b:264). In this chapter, I review some of the contending models regarding the underlying motivations and benefits of food sharing behavior, and I explore the implications of this for the evolution of feasting as one form of food sharing behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».