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Enregistrement W4384406317 · doi:10.31219/osf.io/gfphe

The ecological and social context of women's hunting in small-scale societies

2023· preprint· en· W4384406317 sur OpenAlexaff
Kyle Farquharson, Vivek V. Venkataraman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnographyForagingContext (archaeology)Scale (ratio)GeographySociologyEcologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women participate in hunting in some foraging societies but not in others. To examine the socioecological factors that are conducive to women’s hunting, we conducted an ethnographic survey using the Human Relations Area Files and other selected sources. Based on life history theory and behavioral ecology, we predicted that women should engage in hunting when: i) it poses few conflicts with childcare, ii) it is associated with few cultural restrictions around the use of hunting technology, iii) it involves low-risk game within range of camp, with the aid of dogs, and/or in groups, and, iv) women fulfill key logistical or informational roles. We systematically reviewed ethnographic documents across 64 societies and coded 242 paragraphs for the above variables. The data largely support theoretical expectations. When women hunted, they did so in a fundamentally different manner than men, focusing on smaller game and hunting in large groups near camp, often with the aid of dogs. There was little evidence to suggest that women only participated in hunting during non-reproductive years; instead, allocate networks were a prominent strategy for mitigating tradeoffs between hunting and childcare responsibilities. Women commonly fulfilled crucial informational, logistical, and ritualistic roles. Cultural restrictions limited women’s participation in hunting, but not to the extent commonly assumed. These data offer a cross-cultural framework for making inferences about whether and how women’s hunting occurred in the past.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,294 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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