Dominance is necessary to explain human status hierarchies
Notice bibliographique
Résumé
Durkee et al. (2020) conducted a cross-cultural investigation of people’s beliefs about how traits, behaviors, and practices that enhance an individual’s perceived ability to generate benefits (prestige) or inflict costs (dominance) promote perceived social status in humans. In this letter (also see online extended version), we (a) identify multicollinearity in the authors’ statistical analyses and explain how this statistical problem renders their results inconclusive as to how benefit-delivery and cost-infliction contribute to status allocation; (b) outline flaws in the authors’ operationalization and measures of social status, and discuss how they bias results toward benefit-delivery and underestimate any effect of cost-infliction; and (c) discuss a broader problem with the critical assumption underlying Durkee et al.’s approach: people’s subjective beliefs about what determines status do not serve as sufficient evidence for determining how status asymmetries are actually established in real life. Together, these three major issues severely undermine the authors’ conclusion that there is little evidence for dominance. In closing, we briefly survey the broader empirical record on actual status relations among real people (rather than people’s beliefs about what leads to status), conducted both in the lab and in naturalistic settings; these studies consistently yield opposite conclusions to Durkee et al. and demonstrate that both prestige and dominance govern human status hierarchies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».