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Enregistrement W4399143455 · doi:10.1016/j.evolhumbehav.2024.05.003

Bargaining between the sexes: outside options and leisure time in hunter-gatherer households

2024· article· en· W4399143455 sur OpenAlexaff
Angarika Deb, D. M. Saunders, Daniel Major‐Smith, Mark Dyble, Abigail E. Page, Gül Deniz Salalι, Andrea Bamberg Migliano, Christophe Heintz, Nikhil Chaudhary

Notice bibliographique

RevueEvolution and Human Behavior · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Labor, and Family Dynamics
Établissements canadiensInstitute of Population and Public HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesLeverhulme TrustJohn Templeton Foundation
Mots-clésEconomicsLabour economicsWelfareSubsistence agricultureLeverage (statistics)Division of labourSocial capitalPopulationDemographic economicsRedistribution (election)SociologyGeographyDemographyMarket economyPoliticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We discuss gendered division of labour in nuclear households as a bargaining problem, where male and female partners bargain over labour inputs and resulting leisure time. We hypothesize that outside options - an individual's fallback options for welfare outside their household, such as kin support - affects this bargaining process, providing those with greater outside options more leverage to bargain for leisure time. In two hunter-gatherer populations, the BaYaka and Agta, we take social capital as the determinant of outside options, using a generative model of the Nash bargaining problem and Bayesian multilevel logistic regression to test our hypothesis. We find no evidence for an association between social capital and division of leisure in either population. Instead, we find remarkable equality in the division of leisure time within households. We suggest the potential role of sex-egalitarian norms, non-substitutability of subsistence labour, bilocality and behaviours which maintain gender equality in immediate-return hunter-gatherers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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