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Enregistrement W2153723030 · doi:10.1111/j.1751-9004.2012.00449.x

Two Sides of the Same Coin? Viewing Altruism and Aggression Through the Adaptive Lens of Kinship

2012· article· en· W2153723030 sur OpenAlexaff
Gregory D. Webster, Catherine A. Cottrell, Tatiana Orozco Schember, Laura C. Crysel, Benjamin S. Crosier, Amanda N. Gesselman, Bonnie M. Le

Notice bibliographique

RevueSocial and Personality Psychology Compass · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggressionAltruism (biology)PsychologyKinshipSocial psychologyContext (archaeology)Interpersonal communicationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Are altruism and aggression polar opposites, or are they two sides of the same coin? In this review, the authors examine the evolved biological roots of these behaviors and focus on the psychology of kinship and how it can serve to bridge both behaviors. Drawing on inclusive fitness theory (), the kinship, acceptance, and rejection model of altruism and aggression (KARMAA; ), and a sociofunctional threat‐based approach to prejudice (), the authors propose that altruism and aggression can be viewed as two sides of the same coin depending on context and perspective. For example, a mother bear protecting her cubs by attacking a predator may be simultaneously exhibiting an act of altruism and aggression. After offering some empirical support for their view, the authors discuss the theoretical and practical implications of viewing altruism and aggression as related constructs at the intrapersonal, interpersonal, and intergroup levels.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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