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Enregistrement W7095176132

46 Evolutionary Anthropology Social Foraging and the Behavioral Ecology of In tragrou p Resource Transfers

2016· article· en· W7095176132 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBehavioral ecologyForagingResource (disambiguation)EthnographyEcological anthropologyPredationHuman ecologySocial relationshipSubject (documents)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two chimpanzees stalk, isolate, and kill a red colobus monkey. An attendant primatologist notes that parts of the prey are relinquished selectively to onlooking scroungers (Fig. 1). A human forager returns to camp mid-afternoon with a freshly killed, medium-sized ungulate. Later in the day, an ethnographer observes that shared portions of the animal have found their way into the cooking pots of most or all of those in the small band. Examining a prehistoric scatter of food residues, an ethnoarcheologist wonders when early hominids began to scrounge or share food, and with what consequences for our evolution. All of these settings represent one problem: the analysis of intragroup resource transfers among social foragers. New studies in the behavioral ecology of transfers show them to be more commonplace in nature, more complicated and variable, and more subject to comparative analysis than has been appreciated. Food sharing has been a routine ob-servation in hunter-gatherer studies. Scrounging is a more recent, but not uncommon observation for some pri-mates. At one time, the explanations for these practices seemed clear. Hunter-gatherers, living in small, sta-ble groups, enact their social alle-giances and secure a more regular diet through the institutionalized sharing of food. Obvious group benefits are served. For chimpanzees, prey trans-fer has been seen as something the Bruce Winterhalder studies evolutionary ecology models as a means of understanding the origins of behavioral diversity among foragers and peasant food producers. He has undertaken ethnographic field work with hunter-gatherers of the boreal forest in Canada and with the Quechua, agriculturists in a tropical high-mountain region of Peru. He has published on diet selection, risk avoidance and sharing, predator-prey population dynamics, and plant domestication and exchange. With Eric Smith, he is co-editor of the volume

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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