The ecological and social context of women’s hunting in small-scale societies
Notice bibliographique
Résumé
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 authored in the past 200 years. Based on life history theory and behavioural 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 fulfil 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 larger 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, allocare networks were a prominent strategy for mitigating trade-offs 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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».