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Enregistrement W2508675984 · doi:10.1371/journal.pone.0161628

Is the Dark Triad Better Studied Using a Variable- or a Person-Centered Approach? An Exploratory Investigation

2016· article· en· W2508675984 sur OpenAlexaff
Chester Chun Seng Kam, Mingming Zhou

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesUniversidade de Macau
Mots-clésDark triadMachiavellianismPsychopathyBig Five personality traitsNarcissismPsychologyVariable (mathematics)PersonalityVariance (accounting)Social psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite Allport's early call to study personality as a coordinated system of traits within individual rather than separate traits, researchers often assume personality variables are largely distinct, independent characteristics. In the current research, we examined the usual assumption that Dark Triad traits (narcissism, psychopathy, and Machiavellianism) are best studied using a variable-centered (dimensional), rather than a person-centered (taxonic), approach. Results showed that a variable-centered approach is appropriate in understanding the Dark Triad, and yet individuals scoring high on one Dark Triad dimension also tend to score high on other dimensions. Based on these results, we concluded that it is appropriate to study individual differences in the Dark Triad (inferences based on persons) by capturing the common variance among the three traits using a variable-centered approach, rather than treating these traits as independent or uncoordinated characteristics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,436
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,093 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations30
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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