MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W205633275 · doi:10.1177/147470491501300114

Western Europe, State Formation, and Genetic Pacification

2015· article· en· W205633275 sur OpenAlexaff
Peter Fröst, Henry Harpending

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpposition (politics)CriminologyJealousyPunishment (psychology)State (computer science)HomicideMonopolySociologyPolitical sciencePsychologyLawPoliticsPoison controlSocial psychologySuicide prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through its monopoly on violence, the State tends to pacify social relations. Such pacification proceeded slowly in Western Europe between the 5th and 11th centuries, being hindered by the rudimentary nature of law enforcement, the belief in a man's right to settle personal disputes as he saw fit, and the Church's opposition to the death penalty. These hindrances began to dissolve in the 11th century with a consensus by Church and State that the wicked should be punished so that the good may live in peace. Courts imposed the death penalty more and more often and, by the late Middle Ages, were condemning to death between 0.5 and 1.0% of all men of each generation, with perhaps just as many offenders dying at the scene of the crime or in prison while awaiting trial. Meanwhile, the homicide rate plummeted from the 14th century to the 20th. The pool of violent men dried up until most murders occurred under conditions of jealousy, intoxication, or extreme stress. The decline in personal violence is usually attributed to harsher punishment and the longer-term effects of cultural conditioning. It may also be, however, that this new cultural environment selected against propensities for violence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,290 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEvolutionary PsychologyMême sujetForensic and Genetic ResearchTravaux en français237 207