Antisociality and the Construct of Psychopathy: Data From Across the Globe
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Previous theory and research on the structural, longitudinal, and genetic nature of psychopathy have provided strong conceptual and empirical evidence that overt antisociality is a component of the psychopathy construct (Hare & Neumann, 2008, 2010; Lynam & Miller, 2012). However, determination of the strength of the association between antisociality and other psychopathic features has not been explored systematically. The current article draws on previously published large North American studies, as well as data from across the globe, to estimate the strength and pattern of the associations between overt antisociality and other psychopathic domains in a diverse set of samples. Structural equation modeling was used to estimate model parameters from samples that had data on either the Psychopathy Checklist-Instruments (PCL-R, PCL: YV, PCL: SV) or self-report assessments that have known latent structures (SRP, B-Scan 360). In addition, two relatively large samples (male offenders and young adult males), assessed with both the PCL-R and the SRP, provided an opportunity to examine the link between antisociality and the other psychopathy domains across different assessment methods. The overall findings indicate that the associations were moderate to strong, depending on the nature of the sample, and clearly indicate that antisociality is a core component of the psychopathy construct.
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.
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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle