The psychology of spite and the measurement of spitefulness.
Notice bibliographique
Résumé
Spite is an understudied construct that has been virtually ignored within the personality, social, and clinical psychology literatures. This study introduces a self-report Spitefulness Scale to assess individual differences in spitefulness. The scale was initially tested on a large sample of 946 college students and cross-validated on a national sample of 297 adults. The scale was internally consistent in both samples. Factor analysis supported a 1-factor solution for the initial pool of 31 items. Item response theory analysis was used to identify the best performing of the original 31 items in the university sample and reduce the scale to 17 items. Tests of measurement invariance indicated that the items functioned similarly across both university and national samples, across both men and women, and across both ethnic majority and minority groups. Men reported higher levels of spitefulness than women, younger people were more spiteful than older people, and ethnic minority members reported higher levels of spitefulness than ethnic majority members. Across both samples, spitefulness was positively associated with aggression, psychopathy, Machiavellianism, narcissism, and guilt-free shame, and negatively correlated with self-esteem, guilt-proneness, agreeableness, and conscientiousness. Ideally, this Spitefulness Scale will be able to predict behavior in both laboratory settings (e.g., ultimatum games, aggression paradigms) and everyday life, contribute to the diagnosis of personality disorders and oppositional defiant disorder, and encourage further study of this neglected, often destructive, trait.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».