Another helping: a plea for an interdisciplinary perspective on the role of kin over the life course
Notice bibliographique
Résumé
Having kin and living together with kin influence the individual life course, including a person’s marriage, reproductive career, and survival. A wide range of mechanisms are involved in connecting these life course transitions to support and competition between kin, as well as to characteristics of the family environment. How kin affect the life course is perceived differently in evolutionary anthropology than in the social sciences, and these perspectives are seldom integrated into research. In the present article, we review predictions of the influence of in-law relatives on fertility and mortality presented in selected studies. We will then discuss their explanatory power by discussing the influence of the mother-in-law on the mortality of reproductive females in the historical populations of the Krummhorn region in Germany (1720–1874) and the St. Lawrence Valley in Quebec, Canada (1670–1799). Social science studies tend to emphasize the role of kin in economic and social resource availability, and especially the family characteristics that are relevant in providing, accessing, and dividing resources. In contrast, evolutionary anthropology tends to emphasize the evolved inclinations of kin to support as well as to compete with each other. On the one hand, we argue that the social sciences would benefit from integrating the evolutionary theory of human behavior. On the other hand, evolutionary anthropology would benefit from the comprehensive acknowledgment of the socio-environmental factors in population since these may mask evolved.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,005 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».