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Enregistrement W2085935121 · doi:10.1080/00223890701268074

Capturing the Four-Factor Structure of Psychopathy in College Students Via Self-Report

2007· article· en· W2085935121 sur OpenAlexaff
Kevin M. Williams, Delroy L. Paulhus, Robert D. Hare

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality Assessment · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathyPsychologyDark triadConfirmatory factor analysisConstruct (python library)Nomological networkConstruct validityExploratory factor analysisPersonalityPsychometricsScale (ratio)Developmental psychologyClinical psychologySocial psychologyStructural equation modeling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A number of self-report psychopathy scales have been used successfully in both clinical and nonclinical settings. However, their factor structure does not adequately capture the four factors (Interpersonal, Affective, Lifestyle, and Antisocial) recently identified in the Psychopathy Checklist-Revised (PCL-R; Hare, 2003) and related measures. This deficit was addressed by upgrading the Self Report Psychopathy Scale (SRP-II; Hare, Hemphill, & Harpur, 1989). In Study 1 (N = 249), an exploratory factor analysis of this experimental version revealed oblique factors similar to those outlined by Hare (2003). In Study 2 (N = 274), confirmatory factor analysis (CFA) confirmed this structure, that is, four distinct but intercorrelated factors. The factors exhibited appropriate construct validity in a nomological network of related personality measures. Links with self-reports of offensive activities (including entertainment preferences and behavior) also supported the construct validity of the oblique four-factor model.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,354 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations454
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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