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Enregistrement W4362518641 · doi:10.1111/jbi.14603

The biogeography and evolution of land ownership

2023· article· en· W4362518641 sur OpenAlex
Hannah J. Haynie, Geoff Kushnick, Patrick H. Kavanagh, Carol R. Ember, Claire Bowern, Bobbi S. Low, Ty Tuff, Bruno Vilela, Kathryn R. Kirby, Carlos A. Botero, Michael C. Gavin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLanguage and cultural evolution
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésSubsistence agricultureLand tenureBiogeographyEcologyGeographyEconomic geographyAgricultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Land ownership norms are well documented and play a central role in social–ecological systems. Yet only recently has the spatial and temporal distribution of land ownership been examined using biogeographical and evolutionary approaches. We incorporate biogeographical and evolutionary modelling to test associations between land ownership and environmental, subsistence and cultural contact predictors. Location Africa. Taxon Bantu and Bantoid ethnolinguistic groups (73 societies). Methods Based on ethnographies for 73 societies, we coded land ownership norms as none, group, kin or individual. We paired these data with language phylogenies, and measured phylogenetic and geographical signal and modelled alternative evolutionary trajectories using maximum likelihood methods. We tested the influence of environmental, subsistence and cultural predictors on spatial variation in land ownership, using a multi‐model inference approach based on logistic regression. Results Bantu land ownership norms likely evolved on a unilinear trajectory (i.e. societies progress or regress along a series of ownership types), but not one requiring consistent increase in exclusivity (i.e. restrictions towards ownership by smaller groups) as suggested by prior theory. Our biogeographical analyses suggest land ownership is more likely where neighbours also own land and resource productivity is predictable. Reliance on agriculture has relatively small effect sizes and low importance in the model. Main Conclusions We find support for multiple evolutionary pathways. Lack of resolution may be due to localized horizontal transfer of norms consistent with the influence of neighbours we find from biogeographical analyses. We cannot rule out other untested mechanisms. Although long‐standing theories propose links between subsistence practices and land ownership, our results suggest subsistence plays only a modest role. Our results also support resource defensibility theory (i.e. land ownership is more likely where environmental productivity is predictable). Overall, we demonstrate the value of combining analytical approaches from evolution and biogeography to test hypotheses on the spatial and temporal variation of human cultural traits.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,252 · 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