Sex differences in aggression among children of low and high gender inequality backgrounds: A comparison of gender role and sexual selection theories
Notice bibliographique
Résumé
It is well understood in aggression research that males tend to exhibit higher levels of physical aggression than females. Yet there are still a number of gaps in our understanding of variation in sex differences in children's aggression, particularly in contexts outside North America. A key assumption of social role theory is that sex differences vary according to gender polarization, whereas sexual selection theory accords variation to the ecological environment that consequently affects male competition [Archer, J. (2009). Behavioral and Brain Sciences, 32, 249-311; Kenrick, D., & Griskevicious, V. (2009). More holes in social roles [Comment]. Behavioral and Brain Sciences, 32, 283-285]. In the present paper, we explore these contradicting theoretical frameworks by examining data from a longitudinal study of a culturally diverse sample of 863 children at ages 7-13 in Zurich, Switzerland. Making use of the large proportion of children from highly diverse immigrant background we compare the size of the sex difference in aggression between children whose parents were born in countries with low and with high levels of gender inequality. The results show that sex differences in aggression are generally larger among children with parents from high gender inequality backgrounds. However, this effect is small in comparison to the direct effect of a child's biological sex. We discuss implications for future research on sex differences in children's aggression.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».