Psychopathic Traits in Females and Males across the Globe
Notice bibliographique
Résumé
The current study examined the prevalence and structure of psychopathic traits in females and males using a very large world sample (N = 33,016, females = 19,183). Psychopathic traits were assessed with the Self-Report Psychopathy (SRP) scale, and structural equation modeling (SEM) was used to test the four-factor model of psychopathy (interpersonal, affective, lifestyle, antisocial) both in the total sample and in the separate samples of females and males. Multi-sample confirmatory factor analysis was used to test for invariance of model parameters across sex as well as across females from different world regions. Inferential statistics were used to examine how the mean-level average of the four SRP facets varied as a function of culture and sex. Finally, the SRP data were linked to objective world health data (e.g., mortality, fertility, gross domestic product) from relevant world regions. The results indicated good support for the four-factor model, as well as invariance across sex and reasonably good evidence of invariance across females from different world regions. Variation in the elevation of SRP facet scores across major world regions suggested that cultural factors moderated the expression of the level of psychopathic propensities and that these traits were strongly correlated with the world health data.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».