The parental investment model and minimum mate choice criteria in humans
Notice bibliographique
Résumé
Trivers' parental investment model states that individuals facing higher levels of parental investment will become increasingly choosy in their choice of mates. For humans, this leads to two predictions. First, both males and females will be choosier in relationships more likely to lead to the production of children. Second, females will be choosier than are males, because their minimum risk of parental investment is higher. Previous studies of human mate choice found support for these predictions, with one curious exception: male choosiness was lower for short-term sexual relationships involving no relationship commitment (one-night stands) than for short-term relationships involving no sexual activity (single dates). Because the risk of parental investment would be higher in a one-night stand, this suggests that true risk of parental investment was not the underlying factor governing choosiness levels, either because study subjects assigned different levels of sexual activity to the relationships than were intended by the investigators of the study or because perceived risk is more important in human mate choice than real risk. To confirm that male/female differences in choosiness criteria exist in humans, and to evaluate the effect that different expected levels of real or perceived parental investment may have on choosiness, we studied mate choosiness in the context of five types of relationships that reflected explicitly defined, increasing levels of risk of parental investment for both males and females. The subjects were 468 undergraduate students, mostly between the ages of 18–24. By using questionnaires, male and female participants rated their minimum requirements in a potential mate for 29 personal characteristics with respect to level of relationship. Our results confirm the major predictions of the parental investment model for humans but suggest that sex differences in choosiness are better explained by perceived rather than real risk of parental investment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».