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Enregistrement W2506603220 · doi:10.1093/oxfordhb/9780199838707.013.0014

Evolutionary Perspectives on Sex, Gender, and Crime

2014· book-chapter· en· W2506603220 sur OpenAlexaff
Rosemary Gartner, Bill McCarthy, Martin Daly

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplementarity (molecular biology)Evolutionary theoryPerspective (graphical)Interpretation (philosophy)SociobiologyDarwinismEvolutionary psychologyRelevance (law)Inclusive fitnessCompetition (biology)CriminologyEpistemologySociologyEvolutionary biologyBiologyEcologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thesis of this essay is that an evolutionary overview is essential for the interpretation of sex differences. The requisite perspective is introduced with a brief primer on Darwinism and the complementarity of evolutionary and other forms of “explanation” of behavior. The Bateman-Trivers theory of the evolutionary basis of sex differences is synopsized and its relevance is considered for humans. Human males have higher fitness variance than females (albeit to a lesser extent than in many other mammals, including our closest relatives), and compete more intensely and dangerously than females. Arguably, this explains why violence and crime are male dominated in all societies; moreover, the interpretation of these phenomena as manifestations of male–male competition sheds light on variability between societies too. Finally, ways in which the evolutionary perspective advocated here may be relevant to men’s violence against women are considered.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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