MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W230442347

An Explanation of Human Rape: An Integration of Sociobiology and Social Science

2014· article· en· W230442347 sur OpenAlexaff
Krystle George

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Security, and Conflict
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociobiologySociologyCriminologyEpistemologyAnthropologyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of human rape within a sociobiological framework has been a topic of public debate for decades, most notably after the release of biologist Edward O. Wilson’s book Sociobiology: The New Synthesis (1975). As sociobiology is based on the theory of evolution, Wilson’s book analyzed the social behaviour of animals, thus asserting that their social adaptations can be compared to the social behaviours of human-beings (Clark, 1991). Through this sociobiological framework various social behaviours of humans were addressed for further study, including the controversial subject of human rape (Clark, 1991). Among the supporters of this framework, none are as infamous as biologist Randy Thornhill and anthropologist Craig Palmer, who co-wrote A Natural History of Rape: Biological Bases of Sexual Coercion (2000). This notorious book outlines several possible human rape adaptations, virtually all of which concern reproductive strategies. The works of such authors have been criticized by the social sciences, including feminist academics like Susan Brownmiller, who claim that rape is not about sex, but power and domination (Thompson, 2009). Meanwhile, many sociobiology supporters, including Thornhill and Palmer (2000), maintain that rape is about sexual desire, and claim that the social sciences lack merit in their research on rape because their theories do not consider the evolutionary causes of human behaviour (p. xi). As this essay will demonstrate, both cultural and evolutionary forces have been shown to have considerable effects on the occurrence of rape. Therefore, I argue for an integration of both approaches in order to successfully understand and thus potentially prevent and eradicate rape.

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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,572

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarship@Western (Western University)Même sujetGender, Security, and ConflictTravaux en français237 207