Patterns in Aggregated Human Conflict Behaviour: Spectral analyses reveal 7- and 29-day periodicities reflecting weekly and monthly lunar cycles
Notice bibliographique
Résumé
Previous works demonstrated that human creative output fluctuates in periods of 500-years, and more importantly that these periods of creative output maxima occurred simultaneous with increased solar activity. Indeed, early works by Chizhevskiy pointed to the correlation between solar-and-lunar geophysical variables and human behaviour. Interestingly, Persinger, and St. Pierre demonstrated increased aggression in rats during increased geophysical activity. Using these studies as a foundation, we explored the CDB90 Battle Dataset to find a pattern or potential periodicity in large scale human aggressive behaviour – war – specifically within the duration of battles. Using the mean duration of battles for various wars from 1600 to 1950 revealed a 7-day periodicity in military conflicts during the 20th Century, with subharmonics at 14, 22, and 29-days. The existence of the 7-day period in large-scale aggregate behaviour may suggest the reflection of biological cycles also of 7-days, whose original entrainment is likely due to solar and lunar influences. Such entrainment may be why attempts to organize human societies with cycles other than 7-days become superseded by circaseptan systems as they reflect a natural, biological pattern.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».