The emergence of cooperative behaviors, norms, and strategies across five diverse societies
Notice bibliographique
Résumé
Human cooperation involves a complex web of interconnected behaviors that develop across the lifespan in conjunction with the cultural environment. While we have learned much in recent decades about the early origins of these behaviors in Western societies, we still know relatively little about: (1) how cooperative behaviors vary across cultures, (2) how the normative environment shapes the development of different cooperative behaviors, and (3) the extent to which key cooperative behaviors relate to one another. In this investigation, we examined the development of a suite of four cooperative behaviors — those related to fairness, trustworthiness, forgiveness, and honesty — in children (N=413, 5-13 years old) from five diverse societies: urban-living children in the United States, rural-living children in Uganda, Canada, and Peru, and hunter-horticulturalist Shuar children in Amazonian Ecuador. In addition to behavioral data, we collected normative judgments from peers (N=163) and adults (N=86) in each community to culturally contextualize behavior within the larger normative environment. Examined together, we find compelling evidence for substantial cross-cultural variation in cooperative behaviors and norms among children, but that, more generally, both children’s behaviors and norms tend to converge toward community-specific norms in middle childhood. We also find three distinct cooperative strategies — Maximization, Generic Cooperation, Partner-Contingent Cooperation — show that these strategies change in prevalence across development, and find that the prevalence of each strategy varies across societies. This investigation advances our understanding of human cooperation by demonstrating how a constellation of cooperative behaviors develops across diverse societies and highlighting the underlying cultural forces that contribute to its development.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».