<scp>BaYaka</scp> forager food sharing networks in the Congo Basin: The roles of gender homophily and kin sharing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Food sharing is a costly form of cooperation that was likely critical to human evolutionary success, including the emergence of human's life history strategy. Food sharing in human communities may be maintained through a number of pathways, including direct dyadic reciprocity, reputation‐based processes, and kin‐biased exchange. Differences in reproductive demands, labor, and cultural norms may also result in gendered differences in cooperative networks. Here, we examine cooperative networks in egalitarian BaYaka foragers from the Congo Basin. Materials and Methods We collected social network data from 112 adults in 41 households in this subsistence community. We implement a Bayesian latent network model to assess individual‐, dyadic‐, and block‐level predictors of food sharing partners. Results Conditioning on covariates, we found limited evidence for direct dyadic reciprocity in food sharing. Despite local norms regarding prestige avoidance, we found status‐based homophily. High‐status individuals—council members and local healers—were more likely to share with one another. Importantly, our results highlight gender differences in patterns of food sharing, interacting with genetic relatedness. Women were more likely to share with one another, especially with kin as genetic relatedness increased. Discussion Our results align with evolutionary framing emphasizing kin selection in costly cooperation. The results showing that women cooperate with other women, particularly kin, also complement sex‐based patterns in some other mammalian species, potentially reflecting the social support necessary to manage reproductive costs and childcare. BaYaka women's subsistence productivity and local cultural dynamics for autonomy and egalitarianism may likewise help facilitate women's preferential cooperation with one another.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».