MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2108275656 · doi:10.1177/1073191110382845

What Does the Narcissistic Personality Inventory Really Measure?

2010· article· en· W2108275656 sur OpenAlexaff
Robert A. Ackerman, Edward A. Witt, M. Brent Donnellan, Kali H. Trzesniewski, Richard W. Robins, Deborah A. Kashy

Notice bibliographique

RevueAssessment · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarcissismPsychologyExhibitionismEntitlement (fair division)Nomological networkGrandiosityFacet (psychology)Social psychologyPersonalityNarcissistic personality disorderPersonality Assessment InventoryDimension (graph theory)Big Five personality traitsPersonality disordersOperationalizationEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Narcissistic Personality Inventory (NPI) is a widely used measure of narcissism. However, debates persist about its exact factor structure with researchers proposing solutions ranging from two to seven factors. The present research aimed to clarify the factor structure of the NPI and further illuminate its nomological network. Four studies provided support for a three-factor model consisting of the dimensions of Leadership/Authority, Grandiose Exhibitionism, and Entitlement/Exploitativeness. The Leadership/Authority dimension was generally linked to adaptive outcomes whereas the other two dimensions, particularly Entitlement/Exploitativeness, were generally linked to maladaptive outcomes. These results suggest that researchers interested in the psychological and behavioral outcomes associated with the NPI should examine correlates at the facet level. In light of the findings, we propose a hierarchical model for the structure of the NPI and provide researchers with a scoring scheme for this commonly used instrument.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations869
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAssessmentMême sujetPersonality Traits and PsychologyTravaux en français237 207