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Enregistrement W1771881231 · doi:10.22330/001c.89784

Women’s Competition for Mates: Experimental Findings Leading to Ethological Studies

2015· article· en· W1771881231 sur OpenAlexaff
Maryanne L. Fisher

Notice bibliographique

RevueHuman Ethology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetition (biology)CovertSexual selectionContext (archaeology)PsychologySocial psychologyDevelopmental psychologyEcologyHistoryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been an explosion of survey-based and experimental work pertaining to women’s intrasexual competition for mates. Rather than extensively review this growing and vast body of literature, the goal of this paper is instead to call for ethological studies on this topic. I propose that, in general, non-ethological studies should cause us to question the reliability of findings, how frequently, and in what contexts competitive strategies are used. After a condensed overview of the evolutionary theory of female intrasexual competition, the paper is organized around three central problems that are faced by researchers who want to use an ethological approach. First, I will briefly review how female intrasexual competition involves multiple strategies that are often indirect or covert. Second, I will discuss how female intrasexual competition is dynamic, and changes depending on particular variables, such as hormonal status and audience. Third, I will argue that the context for examining competition matters, such that the reach of competitive views and attitudes is far wider than previously considered. I support this third point by presenting the results of a preliminary study where women appeared to engage in competition after merely being primed to think about potential threats to their romantic relationships.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,352
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,150 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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