Nepotistic Patterns of Violent Psychopathy: Evidence for Adaptation?
Notice bibliographique
Résumé
Psychopaths routinely disregard social norms by engaging in selfish, antisocial, often violent behavior. Commonly characterized as mentally disordered, recent evidence suggests that psychopaths are executing a well-functioning, if unscrupulous strategy that historically increased reproductive success at the expense of others. Natural selection ought to have favored strategies that spared close kin from harm, however, because actions affecting the fitness of genetic relatives contribute to an individual's inclusive fitness. Conversely, there is evidence that mental disorders can disrupt psychological mechanisms designed to protect relatives. Thus, mental disorder and adaptation accounts of psychopathy generate opposing hypotheses: psychopathy should be associated with an increase in the victimization of kin in the former account but not in the latter. Contrary to the mental disorder hypothesis, we show here in a sample of 289 violent offenders that variation in psychopathy predicts a decrease in the genetic relatedness of victims to offenders; that is, psychopathy predicts an increased likelihood of harming non-relatives. Because nepotistic inhibition in violence may be caused by dispersal or kin discrimination, we examined the effects of psychopathy on (1) the dispersal of offenders and their kin and (2) sexual assault frequency (as a window on kin discrimination). Although psychopathy was negatively associated with coresidence with kin and positively associated with the commission of sexual assault, it remained negatively associated with the genetic relatedness of victims to offenders after removing cases of offenders who had coresided with kin and cases of sexual assault from the analyses. These results stand in contrast to models positing psychopathy as a pathology, and provide support for the hypothesis that psychopathy reflects an evolutionary strategy largely favoring the exploitation of non-relatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».