Abstract Human cooperation is highly unusual. We live in large groups composed mostly of non-relatives. Evolutionists have proposed a number of explanations for this pattern, including cultural group selection and extensions of more general processes such as reciprocity, kin selection, and multi-level selection acting on genes. Evolutionary processes are consilient; they affect several different empirical domains, such as patterns of behavior and the proximal drivers of that behavior. In this target article, we sketch the evidence from five domains that bear on the explanatory adequacy of cultural group selection and competing hypotheses to explain human cooperation. Does cultural transmission constitute an inheritance system that can evolve in a Darwinian fashion? Are the norms that underpin institutions among the cultural traits so transmitted? Do we observe sufficient variation at the level of groups of considerable size for group selection to be a plausible process? Do human groups compete, and do success and failure in competition depend upon cultural variation? Do we observe adaptations for cooperation in humans that most plausibly arose by cultural group selection? If the answer to one of these questions is “no,” then we must look to other hypotheses. We present evidence, including quantitative evidence, that the answer to all of the questions is “yes” and argue that we must take the cultural group selection hypothesis seriously. If culturally transmitted systems of rules (institutions) that limit individual deviance organize cooperation in human societies, then it is not clear that any extant alternative to cultural group selection can be a complete explanation.

The extent and arrangement of land cover types on our planet directly affects biodiversity, carbon storage, water quality, and many other critical social and ecological conditions at virtually all scales. Given the fundamental importance of land cover, a key mandate for land system scientists is to describe the mechanisms by which pertinent cover types spread and shrink. Identifying causal drivers of change is challenging however, because land systems, such as small-scale agricultural communities, do not lend themselves well to controlled experimentation for logistical and ethical reasons. Even natural experiments in these systems can produce only limited causal inference as they often contain unobserved confounding drivers of land cover change and complex feedbacks between drivers and outcomes. Land system scientists commonly grapple with this complexity by using computer simulations to explicitly delineate hypothesized causal pathways that could have resulted in observed land cover change. Yet, land system science lacks a systematic method for comparing multiple hypothesized pathways and quantifying the probability that a given simulated causal process was in fact responsible for the patterns observed. Here we use a case study of agricultural expansion in Pemba, Tanzania to demonstrate how approximate Bayesian computation (ABC) provides a straightforward solution to this methodological gap. Specifically, we pair an individual-based simulation of land cover change in Pemba with ABC to probabilistically estimate the likelihood that observed deforestation from 2018 to 2021 was driven by soil degradation rather than external market forces. Using this approach, we can show not only how well a specific hypothesized mechanism fits with empirical data on land cover change, but we can also quantify the range of other mechanisms that could have reasonably produced the same outcome (i.e. equifinality). While ABC was developed for use in population genetics, we argue that it is particularly promising as a tool for causal inference for land system science given the wealth of data available in the satellite record. Thus, this paper demonstrates a robust process for identifying the emergent landscape-level signatures of complex social-ecological mechanisms.

Approximately two billion people — a quarter of the earth’s population — directly harvest forest products to meet their daily needs. These individuals disproportionately experience the impacts of increasing climatic variability and global biodiversity loss, and must disproportionately alter their behaviors in response to these impacts. Much of the increasingly ambitious global conservation agenda relies on voluntary uptake of conservation behaviors in such populations. Thus, it is critical to understand how individuals in these communities perceive environmental change and use conservation practices as a tool to protect their well-being. To date however, there have been no quantitative studies of how individual perceptions of forest change and its causes shape real-world conservation behaviors in forest dependent populations. Here we use a novel participatory mapping activity to elicit spatially explicit perceptions of forest change and its drivers across 43 mangrove-dependent communities in Pemba, Tanzania. We show that perceptions of mangrove decline drive individuals to propose stricter limits on fuelwood harvests from community forests only if they believe that the resultant gains in mangrove cover will not be stolen by outsiders. Conversely, individuals who believe their community mangrove forests are at high risk of theft actually decrease their support for forest conservation in response to perceived forest decline. High rates of inter-group competition and mangrove loss are thus driving a ‘race to the bottom’ phenomenon in community forests in this system. This finding demonstrates a mechanism by which increasing environmental decline may cause communities to forgo conservation practices, rather than adopt them, as is often assumed in much community-based conservation planning. However, we also show that when effective boundaries are present, individuals are willing to limit their own harvests to stem such perceived decline.

Abstract Ambient wildfire smoke in the American West has worsened considerably in recent decades, while the number of individuals recreating outdoors has simultaneously surged. Wildfire smoke poses a serious risk to human health, especially during long periods of exposure and during exercise. Here we aggregate data on black carbon, a major component of wildfire smoke, and recreational visitation in 32 U.S. national parks from 1980 - 2019 to examine how visitors respond to wildfire smoke. We hypothesize that visitor response may exhibit a threshold effect where ambient smoke reduces visitation after a critical level, but not before. We develop a series of breakpoint models to test this hypothesis. Overall, these models show little to no effect of ambient smoke on visitation to the 32 parks tested, even when allowing for critical thresholds at the extreme upper ranges of the smoke data. This suggests that wildfire smoke does not significantly alter behavior of park attendance. This finding has implications for the management of recreation areas, public health, and climate change adaptation broadly.

Despite increasingly severe climate change impacts to US agriculture, a majority of agricultural producers are skeptical of anthropogenic climate change, limiting climate action in a sector with considerable potential for climate change adaptation and mitigation. Research has suggested that highlighting the co-benefits of climate action can increase climate change engagement, yet the efficacy of doing so has not been tested in climate skeptical agricultural communities. We first administered a conjoint survey experiment (n = 853) to test if agricultural producers prefer public climate change programs that emphasize climate co-benefits and then conducted a latent class analysis to measure how variation in climate perceptions affects program preference. Programs that emphasized co-benefits had higher levels of support overall; economic co-benefits elicited a stronger positive response to climate programs than social and environmental co-benefits. However, co-benefits framing was ineffective for the most climate skeptical producers. Conversely, the most climate concerned producers were strongly motivated by direct climate benefits, rather than co-benefits. Critically, our study illustrates the nuances of co-benefit efficacy to increase climate action among climate-skeptical populations. These results further our understanding of how climate co-benefits promote climate engagement and can be used to improve the design of climate programs.