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Enregistrement W967426636 · doi:10.1093/oxfordhb/9780199376377.013.3

Sexual Competition among Women

2014· book· en· W967426636 sur OpenAlexaff
Steven Arnocky, Tracy Vaillancourt

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2014
Typebook
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensUniversity of OttawaNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSexual selectionCompetition (biology)AttractivenessPhysical attractivenessAggressionPsychologyEvolutionary psychologyRomanceSocial psychologyDevelopmental psychologyDemographyEcologyBiologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Darwin (1871) observed in his theory of evolution by means of sexual selection that “it is the males who fight together and sedulously display their charms before the female” (p. 272). Researchers examining intrasexual competition have since focused disproportionately on male competition for mates, with female competition receiving far less attention. In this chapter, we review evidence that women do indeed compete with one another to secure and maintain reproductive benefits. We begin with an overview of the evolutionary theory of competition among women, with a focus on biparental care and individual differences in men’s mate value. We discuss why competition among women is characteristically different from that of men and highlight evidence supporting women’s use of epigamic display of physical attractiveness characteristics and indirect aggression toward same-sex peers and opposite-sex romantic partners as sexually competitive tactics. Finally, individual differences in competition among women are discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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