The cultural evolution of prosocial religions
Notice bibliographique
Résumé
We develop a cultural evolutionary theory of the origins of prosocial religions and apply it to resolve two puzzles in human psychology and cultural history: (1) the rise of large-scale cooperation among strangers and, simultaneously, (2) the spread of prosocial religions in the last 10-12 millennia. We argue that these two developments were importantly linked and mutually energizing. We explain how a package of culturally evolved religious beliefs and practices characterized by increasingly potent, moralizing, supernatural agents, credible displays of faith, and other psychologically active elements conducive to social solidarity promoted high fertility rates and large-scale cooperation with co-religionists, often contributing to success in intergroup competition and conflict. In turn, prosocial religious beliefs and practices spread and aggregated as these successful groups expanded, or were copied by less successful groups. This synthesis is grounded in the idea that although religious beliefs and practices originally arose as nonadaptive by-products of innate cognitive functions, particular cultural variants were then selected for their prosocial effects in a long-term, cultural evolutionary process. This framework (1) reconciles key aspects of the adaptationist and by-product approaches to the origins of religion, (2) explains a variety of empirical observations that have not received adequate attention, and (3) generates novel predictions. Converging lines of evidence drawn from diverse disciplines provide empirical support while at the same time encouraging new research directions and opening up new questions for exploration and debate.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».