Woman the Hunter? Female foragers sometimes hunt, yet gendered divisions of labor are real
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gendered divisions of labor are a feature of every known contemporary hunter-gatherer (forager) society. While gender roles are certainly flexible, and prominent and well-studied cases of female hunting do exist, it is more often men who hunt. A new study (Anderson et al., 2023) surveyed ethnographically known foragers and found that women hunt in 79% of foraging societies, with big-game hunting occurring in 33%. Based on this single type of labor, which is one among dozens performed in foraging societies, the authors question the existence of gendered division of labor altogether. As a diverse group of hunter-gatherer experts, we find that claims that foraging societies lack or have weak gendered divisions of labor are contradicted by empirical evidence. We conducted an in-depth examination of Anderson et al. (2023) data and methods, finding evidence of sample selection bias and numerous coding errors undermining the paper’s conclusions. Anderson et al. (2023) have started a useful dialogue to ameliorate the popular misconception that women never hunt. However, their analysis does not contradict the wide body of empirical evidence for gendered divisions of labor in foraging societies. Furthermore, a myopic focus on hunting diminishes the value of contributions that take different forms and downplays the trade-offs foragers of both sexes routinely face. We caution against ethnographic revisionism that projects Westernized conceptions of labor and its value onto foraging societies.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».