Individual differences in psychopathic traits and identifying mental states and emotions in others
Notice bibliographique
Résumé
Psychopathy has gained interest as a research topic in recent years due to the devastating effects it has on society and the failure of traditional rehabilitation techniques to work. Of particular interest is the identification of early indicators of psychopathy in children who may be more susceptible to treatment. There are three distinct factors to psychopathy in childhood-antisocial behaviour, callous-unemotional traits, and narcissism-and it is unclear if these traits exist in various degrees in non-clinical samples and if each factor relates to unique deficits. This study examined how individual differences in these psychopathic traits in typically developing children relate to their competence in identifying both emotional and non-emotional mental states in others. Forty-three children from the Greater Vancouver Area aged 6 to 11 (M = 8yrs 3mos, SD = 1yr 5mos) participated (23 boys, 20 girls). The participants completed an emotion recognition task, a mental state identification task, and an intelligence measure. The parents of the participants completed two well-validated measures of psychopathy in children. The results revealed no relationship between individual differences in these traits and the identification of non-emotional mental states or the overall ability to correctly detect emotions in others. There was, however, a diminished ability to detect negative emotions in those with higher levels of callous-unemotional traits as well as a tendency to incorrectly attribute threat emotions for those with lower levels of psychopathy. These effects were found while controlling for the effects of age, gender, and intelligence. These findings are discussed in relation to current theories of psychopathy and potential avenues for future research.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».