The pleasures and pitfalls of studying humans from a behavioral ecological perspective
Notice bibliographique
Résumé
We know it’s incredibly tedious, but we have to admit we agree with everything Nettle et al. (2013) say. Not only is that tedious, it also makes for a rather brief commentary. So, in an effort to keep the conversation lively, we would like to address some additional issues that highlight the pleasures and pitfalls of studying humans from a behavioral ecological perspective. Before we begin in earnest, we think it is perhaps worth drawing a distinction between the contribution made by human behavioral ecology (HBE) to the broader field of behavioral ecology (BE) versus the contribution that BE makes to the study of humans from an evolutionary perspective. We think this is a distinction worth making as Nettle et al. (2013) interpret the low number of papers published in flagship BE journals as a signal of a (potentially increasing) risk of isolation from the broader field; something they suggest can be traced, at least partly, to the “disco problem” as defined by West et al. (2011). Although this may well be true, it is also worth considering whether these numbers are, in fact, roughly what we’d expect for such a large, long-lived mammal (other long-lived species like elephants and chimpanzees are similarly underrepresented compared with birds, fish, and insects). We are, after all, a terrible species in which to address fundamental evolutionary questions, not only because of our long life spans and slow rates of reproduction but also because of the obvious ethical constraints placed on experimental studies of human behavior. It is a rather sobering conclusion, but if we take a broader, less anthropocentric view, it may be that we cannot, or rather should not, expect HBE to make major theoretical or empirical contributions to BE, which can apply to the field as a whole. This shouldn’t be confused, of course, with our saying that it is not worthwhile to study humans or indeed other long-lived mammals (we’d both be out of a job for a start, if this were the case).
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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 | 0,001 | 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 ».