Notice bibliographique
Résumé
Throughout history and in all cultures, men are measurably more prone than are women to engage in killing other persons, whether in self-defense (justifiable homicide), misperceived threat, or murder (unlawful homicide). There are compelling reasons for this disparity of aggression, related to our evolution as a species. This article focuses on the nature aspect of the nature–nurture interaction, which has greater explanatory power for the male “excess” of aggression and killing. Neuroendocrine (especially, testosterone-related) and neurophysiological factors (those relating to the emotions of rage and lust) underlay this sexual dimorphism. Viewed in this light, killing—particularly murder—by men may be understood as exaggerations of otherwise adaptive tendencies directed at the preservation of the group, and at the retention of one's social status and of one's mate. Particular attention is paid to several types of killing by men. Uxoricide (the killing of one's wife) may be prompted by such motives as jealousy (directed at the threat of losing one's wife) or lust (killing one's wife so as to be free to mate with another woman) or greed (related to the desire to retain or improve one's social status by gaining insurance money or inheritance). The threat of social exposure and humiliation (by a wife who knows embarrassing secrets) is yet another motive. Additional topics are also addressed, such as serial sexual homicide—an exclusively male phenomenon—and stalking, which is often aimed at coercing an otherwise unwilling woman to become one's sexual partner. The final section addresses the increase in recent years for certain men—of a particularly callous nature—to commit murders of striking depravity, even at a time when the murder rate in general is decreasing.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,024 |
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 ».