Evolution of Artistic and Athletic Propensities: Testing of Intersexual Selection and Intrasexual Competition
Notice bibliographique
Résumé
Since Darwin proposed that human musicality evolved through sexual selection, empirical evidence has supported intersexual selection as one of the adaptive functions of artistic propensities. However, intrasexual competition has been overlooked. We tested their relative importance by investigating the relationship between the self-perceived talent/expertise in 16 artistic and 2 sports modalities and proxies of intersexual selection (i.e., mate value, mating and parenting efforts, sociosexuality, and number of sexual partners) and intrasexual competition (i.e., aggressiveness, intrasexual competitiveness) in heterosexuals. Participants were 82 Brazilian men, 166 Brazilian women, 146 Czech men, and 458 Czech women (Mage = 26.48, SD = 7.12). Factor analysis revealed five factors: Literary-arts (creative writing, humor, acting/theater/film, poetry, storytelling), Visual-arts (painting/drawing, sculpting, handcrafting, culinary arts, architecture design), Musical-arts (playing/instruments, singing, dance, whistling), Circus-arts (juggling, acrobatics), and Sports (individual, collective). Multivariate General Linear Model (GLM) showed more associations of the arts to intersexual selection in women and to intrasexual selection in men, and overall more relationships in women than in men. In women, literary and musical-arts were related to elevated inter- and intrasexual selections proxies, visual and circus-arts were related to elevated intersexual selection proxies, and sports were related to intrasexual selection proxies. In men, literary-arts and sports were related to elevated inter- and intrasexual selection proxies, musical-arts were related to intrasexual proxies, and circus-arts were related to intersexual proxies; visual-arts did not have predictors. Although present in both sexes, each sexual selection component has different relative importance in each sex. Artisticality functions to attract and maintain long/short-term partners, and to compete with mating rivals.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».