Testing the Big Gods hypothesis with global historical data: a review and “retake”
Notice bibliographique
Résumé
This Retake article presents a corrected and extended version of a Letter published in Nature (Whitehouse et al., 2019) which set out to test the Big Gods hypothesis proposing that beliefs in moralizing punitive deities drove the evolution of sociopolitical complexity in world history. The Letter was retracted by the authors in response to a critique by Beheim et al. (2021). Correction of errors in the coding and analysis of missing data to address this critique does not, however, significantly change the main findings of the original Nature Letter. We report the results of a major reanalysis of Seshat data following expansion of the codebook and database and substantial improvements to our data management methods. We also employ a more direct statistical methodology to test theories of evolutionary causality. Together, these results show a compellingly convergent picture, confirming the headline finding of the original Letter in Nature, which shows that the largest increases in social complexity do indeed precede Big Gods in world history and that Big Gods did not contribute to the evolution of sociopolitical complexity as predicted by the Big Gods hypothesis.
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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 | 0,030 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».