Notice bibliographique
Résumé
Introduction Human hunting strategies, like those of many non-human primates, vary seasonally with fluctuations in prey abundance, encounter rates, and profitability (Winterhalder 1981; Smith 1991). Temporality in resource supply has profound social effects as well, and some of the earliest studies of hunter–gatherers emphasized the impact of seasonality on settlement size, mobility, general economic organization, and even property rights, religion, family structure, and the sexual division of labor (Mauss & Beuchat 1906; Thomson 1936). For Mauss and Beuchat (1906), seasonality meant temperature: they suggested that Inuit families were organized very differently in the summer than in the winter as a result of the nature of changes in foraging opportunities. For Thomson (1936), seasonality meant rainfall, commenting that the effect of distinct wet and dry seasons in northern Australia might lead one to think that they were observing two different “tribes” of people. Anthropological interest in seasonality and its effects on human social organization has waned since then, frustrated by an inability to find correlations between seasonality and human behavior. Our goal in this chapter is to explore the utility of two approaches to understanding the relationship between seasonality and social behavior. One attempts to use comparative ecological data across groups to explain differences in aspects of social and economic behavior such as mobility and land tenure decisions; the other examines how different individuals within a group may respond differently to resource seasonality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».