Psychopathic traits in a large community sample: Links to violence, alcohol use, and intelligence.
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies conducted with offender or forensic psychiatric samples have revealed that individuals with psychopathic traits are at risk for violence and other externalizing psychopathology. These traits appear to be continuously distributed in these samples, leading investigators to speculate on the presence of such traits in the general population. Nonetheless, few studies of psychopathy have been conducted with large random samples of individuals from the community. The community sample from the MacArthur Violence Risk Assessment Study provides an opportunity to examine the prevalence and structural nature of psychopathic traits, as well as their association with external correlates in an urban community. The community data (N = 514) represent a stratified random sample of persons between the ages of 18 and 40 who were assessed on the Psychopathy Checklist: Screening Version (PCL: SV) and also for violent behavior, alcohol use, and intellectual functioning. Structural equation model analyses revealed that a 4-factor model found in offender and forensic psychiatric samples fit the community data well and was invariant across sex and ethnicity. Also, a superordinate factor comprehensively accounted for the 4 psychopathy first-order factors and significantly predicted the external correlates. The findings offer insight into the dimensional nature of the psychopathy construct.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».