Violence and Homicide Following Partner Infidelity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Infidelity is one of the greatest adaptive challenges of our reproductive lives. A partner’s infidelity can lead to their defection from the relationship and offspring, loss of important resources, and for men, cuckoldry. It is unsurprising, then, that humans have evolved adaptations meant to prevent, curtail, and punish a partner’s infidelity. Among the most devastating of these are the perpetration of intimate partner violence, homicide, uxoricide, and filicide. This chapter reviews theory and supporting evidence that aggression has evolved, in part, as an adaptive set of behavior meant to prevent and respond to infidelity. It begins by describing the particular reproductive challenges posed by infidelity for men and women. Next, it reviews the available evidence that violence and killing is an abhorrent, yet predictable response to real or suspected infidelity, with attention paid to sex differences in these acts. The putative adaptive functions of different types of aggression toward an intimate partner, a sexual rival, and toward offspring are discussed. It then highlights the important role of perceptual biases surrounding infidelity and negative affect, including jealousy and anxiety, in mediating aggressive responses to infidelity. Finally, adaptive explanations of individual differences, cultural contexts, and environmental factors in predicting violent responses to infidelity are discussed and future directions are offered in order to highlight the pressing need for continued research on the adaptive functions of violence occurring in the shadow of infidelity.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».