In-Law Relationships in Evolutionary Perspective: The Good, the Bad, and the Ugly
Notice bibliographique
Résumé
In-laws (relatives by marriage) are true kin because the descendants that they have in common make them "vehicles" of one another's inclusive fitness. From this shared interest flows cooperation and mutual valuation: the good side of in-law relationships. But there is also a bad side. Recent theoretical models err when they equate the inclusive fitness value of corresponding pairs of genetic and affinal (marital) relatives-brother and brother-in-law, daughter and daughter-in-law-partly because a genetic relative's reproduction always replicates ego's genes whereas reproduction by an affine may not, and partly because of distinct avenues for nepotism. Close genetic relatives compete, often fiercely, over familial property, but the main issues in conflict among marital relatives are different and diverse: fidelity and paternity, divorce and autonomy, and inclinations to invest in distinct natal kindreds. These conflicts can get ugly, even lethal. We present the results of a pilot study conducted in Bangladesh which suggests that heightened mortality arising from mother-in-law/daughter-in-law conflict may be a two-way street, and we urge others to replicate and extend these analyses.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,034 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».