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Enregistrement W3123375354 · doi:10.4054/mpidr-wp-2016-002

The consequences of sibling rivalry on survival and reproductive success across different ecological contexts: a comparison of the historical Krummhörn and Quebec populations

2016· preprint· en· W3123375354 sur OpenAlexaffabout
Jonathan F. Fox, Kai P. Willführ, Alain Gagnon, Lisa Dillon, Eckart Voland

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésSibling rivalry (animals)SiblingRivalryEcologyGeographyDemographyBiologyPsychologySociologyDevelopmental psychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article investigates the relationship between large families and the probability of offspring survival, marriage, and fertility across the historical populations of the Quebec (1670-1799) and Krummhörn regions (1720-1874).Both populations exist in agriculturally based economies, but differ in important ways.The Krummhörn population faced a fixed supply of land, which was concentrated amongst a small number of farmers.Most individuals were landless agricultural workers who formed a relatively competitive labor supply for the large farmers.In contrast, individuals in Quebec had access to a large supply of land, but with far fewer available agricultural workers, had to rely on their family to develop and farm that land.Results indicate that more siblings of the same gender were generally associated with increases in mortality during infancy and childhood, later ages of first marriage, and fewer numbers of children ever born.For mortality and age at first marriage, the effects of sibling formation appear strongest in the Krummhörn region.This indicates that although sibship effects appear in both ecological contexts, that the context of the region mattered in determining their magnitude.

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)0,002
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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