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Enregistrement W2483137283 · doi:10.1111/bjop.12208

Altruism predicts mating success in humans

2016· article· en· W2483137283 sur OpenAlexaff
Steven Arnocky, Tina Piché, Graham Albert, Danielle Ouellette, Pat Barclay

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensUniversity of GuelphNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAltruism (biology)PsychologyCasualSocial psychologyMatingPersonalitySexual selectionReciprocal altruismHelping behaviorDilemmaDevelopmental psychologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order for non-kin altruism to evolve, altruists must receive fitness benefits for their actions that outweigh the costs. Several researchers have suggested that altruism is a costly signal of desirable qualities, such that it could have evolved by sexual selection. In two studies, we show that altruism is broadly linked with mating success. In Study 1, participants who scored higher on a self-report altruism measure reported they were more desirable to the opposite sex, as well as reported having more sex partners, more casual sex partners, and having sex more often within relationships. Sex moderated some of these relationships, such that altruism mattered more for men's number of lifetime and casual sex partners. In Study 2, participants who were willing to donate potential monetary winnings (in a modified dictator dilemma) reported having more lifetime sex partners, more casual sex partners, and more sex partners over the past year. Men who were willing to donate also reported having more lifetime dating partners. Furthermore, these patterns persisted, even when controlling for narcissism, Big Five personality traits, and socially desirable responding. These results suggest that altruists have higher mating success than non-altruists and support the hypothesis that altruism is a sexually selected costly signal of difficult-to-observe qualities.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,329 · 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'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

Citations103
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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