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Enregistrement W2239538805 · doi:10.1098/rstb.2015.0013

The Big Man Mechanism: how prestige fosters cooperation and creates prosocial leaders

2015· article· en· W2239538805 sur OpenAlexaff
Joseph Henrich, Maciej Chudek, Robert Boyd

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrestigeMechanism (biology)Prosocial behaviorPsychologyBusinessSocial psychologyPublic relationsPolitical scienceEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropological evidence from diverse societies suggests that prestige-based leadership may provide a foundation for cooperation in many contexts. Here, inspired by such ethnographic observations and building on a foundation of existing research on the evolution of prestige, we develop a set of formal models to explore when an evolved prestige psychology might drive the cultural evolution of n-person cooperation, and how such a cultural evolutionary process might create novel selection pressures for genes that make prestigious individuals more prosocial. Our results reveal (i) how prestige can foster the cultural emergence of cooperation by generating correlated behavioural phenotypes, both between leaders and followers, and among followers; (ii) why, in the wake of cultural evolution, natural selection favours genes that make prestigious leaders more prosocial, but only when groups are relatively small; and (iii), why the effectiveness of status differences in generating cooperation in large groups depends on cultural transmission (and not primarily on deference or coercion). Our theoretical framework, and the specific predictions made by these models, sketch out an interdisciplinary research programme that cross-cuts anthropology, biology, psychology and economics. Some of our predictions find support from laboratory work in behavioural economics and are consistent with several real-world patterns.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations196
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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