Psychopathic Traits and the Cheater–Hawk Hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
The present study was a direct test of the cheater-hawk hypothesis which argues that psychopathy is related to two potentially adaptive interpersonal strategies: cheating and aggression. As expected, the measures of cheater and hawk behaviors comprised a single factor, according to a maximum-likelihood factor analysis. As hypothesized, psychopathic traits exhibited large positive correlations with measures of both cheater (entitlement, exploitiveness, and short-term mating orientation) and hawk (vengeance and aggression) behaviors. Furthermore, psychopathic traits were associated with the tendency of using individualistic and competitive tactics in an altruism game and being less likely to act in a prosocial manner. Finally, scores on the combined-cheater hawk variable were significantly correlated with psychopathic traits. As hypothesized, individuals scoring high on Factor 1 of psychopathy were more likely to utilize behaviors and strategies associated with the cheater-hawk designation, whether or not they scored high on Factor 2 of psychopathy. In general, the findings support the conceptualization that psychopathy represents a fast life-history strategy characterized by seeking personal gain over others, including exploitiveness (cheater), aggression (hawk), and risk taking. Results also indicate that cheater and hawk behaviors are part of a single strategy more often employed by those higher on psychopathic traits. Implications for treatment success are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».