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Enregistrement W2099258281 · doi:10.1177/147470490800600113

Female Mate Choice is Influenced by Male Sport Participation

2008· article· en· W2099258281 sur OpenAlexaff
Albrecht I. Schulte‐Hostedde, Mark Eys, Krista Johnson

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Psychology · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesNational Collegiate Athletic Association
Mots-clésPsychologyAthletesAttractivenessSocial psychologySexual selectionDominance (genetics)Context (archaeology)Mate choiceMatingEcologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexual selection theory argues that females invest more heavily in reproduction than males and thus tend to be choosier in terms of mate choice. Sport may provide a context within which females can gain information about male quality to inform this choice. Males may be able to display attractive traits such as athleticism, strength, and physique to females while participating in sport. We predicted that females would favor males that participated in team sports over individual sports and non-athletes because team sport athletes may be more likely to display qualities such as the ability to work well with others and role acceptance. We used a questionnaire, a photograph, and manipulated descriptions to gauge the effects of sport involvement, attractiveness, and status on 282 females' willingness to participate in various types of relationships. Team sport athletes were perceived as being more desirable as potential mates than individual sport athletes and non-athletes. It is suggested that team sport athletes may have traits associated with good parenting such as cooperation, likeability, and role acceptance, and/or these athletes may be better able to assert dominance in a team setting. Results are discussed in terms of further implications and future research.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,329 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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