MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2034812691 · doi:10.1080/10509670801941035

Alexithymia, Dissociation, and Social Desirability: Investigating Individual Differences in the Narrative Content of False Allegations of Trauma

2008· article· en· W2034812691 sur OpenAlexaff
Kristine A. Peace, KRISTEN A. BOUVIER

Notice bibliographique

RevueJournal of Offender Rehabilitation · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaPsychologyNarrativeDissociation (chemistry)Social desirabilityClinical psychologySocial psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study examined the potential influence of alexithymia, dissociation, and social desirability on the narrative features associated with truthful and fabricated traumatic events. Participants (N = 291) wrote narratives describing both genuine and fabricated traumas and completed scales measuring individual differences. Alexithymia was associated with less plausible reports (independent of veracity) and differential reporting of emotional details between narratives. Higher levels of dissociation were related to less coherent and plausible reports, and less contextual detail in fabricated reports. Further, coherence and plausibility ratings fluctuated between low, moderate, and high social desirability groups. These results suggest that individual difference factors are important considerations in the forensic assessment of the veracity of trauma reports.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,146 · 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.

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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Offender RehabilitationMême sujetDeception detection and forensic psychologyTravaux en français237 207