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Enregistrement W4389265345 · doi:10.3389/fevo.2023.1340095

Editorial: Sex and gender effects on power, status, dominance, and leadership – an interdisciplinary look at human and other mammalian societies

2023· editorial· en· W4389265345 sur OpenAlexafffund
Joey T. Cheng, Charlotte K. Hemelrijk, Tanja Hentschel, Élise Huchard, Peter M. Kappeler, Jenny Veldman

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésDominance (genetics)EcologyBehavioral ecologyEnvironmental ethicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In human societies, men tend to have more power, status, dominance, and occupy leadership positions more often than women; similarly, in animal societies, power and dominance are often unequally distributed between males and females. Despite these similarities across societies of humans and animals, the scientific study of power, status, dominance, and leadership have (for the most part) progressed in isolation, with little cross-disciplinary exchange or fertilization between the natural and social sciences. In the social sciences, an extensive body of work has investigated the relation between gender (or sometimes sex) and power, status, dominance, and leadership outcomes (e.g., Eagly & Karau, 2002; Goldin, 2014; Eagly and Heilman, 2016; Meeussen et al., 2016; Hentschel et al., 2018; Von Rueden et al., 2018; Smith et al., 2020; Eckel et al., 2021; Shen et al., in press; Heilman et al., 2024). This effort notwithstanding, many questions remain. For example, we lack a comprehensive understanding of the contexts and circumstances that favor (or undermine) women’s advancement to powerful positions, and about why and when female and male leaders are evaluated differently (Williams and Tiedens, 2016; Cardador et al., 2022). In the natural sciences, empirical investigations in mammalian societies have primarily focused on the evolutionary origins and dynamics of male-female power asymmetries. Specifically, such investigations often focus on a few taxa with female dominance, such as bonobos, lemurs, and spotted hyenas (Kappeler, 1993; Lewis, 2018; Davidian et al., 2022; Smith et al. in this Research Topic). Notably, intersexual dominance–the distribution of power and status between the sexes—is often treated as a binary (i.e., a species is described as either male-dominant or female-dominant) and as a fixed (rather than flexible) trait of a given species (Lewis, 2018; Davidian, 2022). Contrary to this view, recent studies suggest the relative power of the sexes in some animal societies may be less biased in favor of one sex and more flexible than previously assumed (Kappeler et al.). With this Research Topic, we aim to facilitate academic exchange, to learn from perspectives that typically lie outside of each of our disciplinary boundaries, to draw comparisons and insights across these perspectives, and to promote an integrative understanding of gender and sex1 inequalities in power, status, dominance, and leadership. To do so, this Research Topic combines contributions from ecology, biology, psychology, and management. It houses a collection of 21 articles, including 10 articles from the social sciences and 11 articles from the natural sciences. We hope this trans-disciplinary Research Topic will not only deepen our understanding of the roots and origins of gender and sex inequalities in humans and non-humans, but also generate new insights into possible solutions for reducing sex and gender disparities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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