Psychopathic traits in a large community sample: Links to violence, alcohol use, and intelligence.
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
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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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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