Non‐linear associations between stature and mate choice characteristics for American men and their spouses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Although male height is positively associated with many aspects of mate quality, average height men attain higher reproductive success in US populations. We hypothesize that this is because the advantages associated with taller stature accrue mainly from not being short, rather than from being taller than average. Lower fertility by short men may be a consequence of their and their partner's lower scores on aspects of mate quality. Taller men, although they score higher on mate quality compared to average height men, may have lower fertility because they are more likely to be paired with taller women, who are potentially less fertile. METHODS: We analyzed data from The Integrated Health Interview Series (IHIS) of the United States (N = 165,606). Segmented regression was used to examine patterns across the height continuum. RESULTS: On all aspects of own and partner quality, shorter men scored lower than both average height and taller men. Height more strongly predicted these aspects when moving from short to average height, than when moving from average to taller heights. Women of a given height who scored lower on mate quality also had shorter partners. CONCLUSIONS: Shorter men faced a double disadvantage with respect to both their own mate quality and that of their spouses. Scores of taller men were only marginally higher than those of average height men, suggesting that being tall is less important than not being short. Although effect sizes were small, our results may partly explain why shorter and taller men have lower fertility than those of average stature.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».