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Enregistrement W4281559558 · doi:10.3389/fpsyg.2022.862385

Darwin Versus Wallace: Esthetic Evolution and Preferential Mate Choice

2022· review· en· W4281559558 sur OpenAlexafffund
Adam C. Davis, Steven Arnocky

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSexual selectionEvolutionary psychologyDarwin (ADL)PsychologySelection (genetic algorithm)Natural selectionPerspective (graphical)Mate choiceVitalitySocial psychologyCognitive psychologyEvolutionary biologyEpistemologyBiologyEcologyComputer scienceGeneticsArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dominant theorizing and research surrounding the operation of intersexual selection in evolutionary psychology tends to be guided by an adaptationist framework and aligned with models of sexual selection involving direct benefits (e.g., parental care) and indirect “good gene” and condition-dependent benefits. In this way, evolutionary psychologists more often espouse Alfred Russel Wallaces’ utilitarian viewpoint that traits become attractive because they honestly signal vigor and vitality, which gives priority to natural selection. In doing so, Darwin’s esthetic perspective originally articulated inThe Descent of Manand alternative models of sexual selection (e.g., Fisherian runaway), are given less consideration. This is despite some informative reviews on the topic in evolutionary psychology. In the current conceptual analysis, we discuss the potential of Prum’s Lande-Kirkpatrick (LK) null model of sexual selection to help make sense of some of the mixed evidence regarding the links between attractive traits and purported markers of phenotypic and genetic condition. We then consider how the implications of the LK null model can help to shift theoretical assumptions and guide future work in evolutionary psychology on intersexual selection.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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