Female mate preference varies with age and environmental conditions
Notice bibliographique
Résumé
Sexual selection and mate choice are dynamic processes that can be influenced by a variety of environmental and social factors, which have been well studied in a range of taxa. However, in humans, the environmental factors that influence regional variation in preference for mate attributes remain poorly understood. In addition, underlying variation based on individual age may strongly influence mate preferences. In this study, we examined written descriptions of preferred mates from the online dating profiles of 1111 women from 26 cities across Canada. We grouped the words describing preferred mates into four categories: resource holding potential, physical attractiveness, activities and interests, and emotional appeal. We then asked whether variation in environmental (sex ratio, population size and population density), economic (population income) and individual factors (age) predicted variation in the relative importance of these four categories of female mate preference. Sex ratio was the best predictor of preference for the physical attractiveness and the activities and interests of potential mates, with women in male-biased cities placing more emphasis on physical attractiveness and less emphasis on activities and interests. Age was the best predictor of preference for resource holding potential, with younger individuals placing more emphasis on this trait. No factors were strong predictors of variation in preference for emotional appeal, perhaps because this trait was highly valued in all populations. This work supports a growing body of literature demonstrating that mate choice and mate preferences are often dynamic and can be influenced by individual and environmental variation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».