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Enregistrement W2178782846 · doi:10.1177/147470491301100303

Why Offspring in Nonhuman Families Differ

2013· article· en· W2178782846 sur OpenAlexaff
Scott Forbes

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAltricialDiversity (politics)OffspringDevelopmental psychologyBroodPerspective (graphical)Social psychologyEcologyBiologyGeneticsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Offspring within families, both human and nonhuman, often differ. The obvious question is: Why? Work on psychological differences on children within human families has focused primarily on differences in the nonshared environment of contemporary siblings, though the precise location of this nonshared environment is still the subject of much debate. Here I explore the range of explanations for within-brood diversity from the perspective of nonhuman families, particularly birds that share certain key features with human families. I examine the role of social rank in creating a nonshared environment within the family, and present data from a model system (an altricial bird) to illustrate how different the effective environments experienced by offspring sitting side-by-side in the same confined physical space, tended by the same parents, and experiencing similar ecological variability, can be. These broodmates can effectively live in different worlds. I then briefly explore other sources of diversity among offspring in nonhuman families, including within brood genetic differences and non-genetic maternal (parental) effects that often covary with birth / hatching rank. Given the ubiquity and far-reaching consequences of maternal effects in nonhuman families, and some human data suggestive of similar patterns, it would seem worthwhile to explore the potential role of maternal effects in creating phenotypic diversity in psychological traits among children in human families.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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