Adolescent psychopathy, heart rate, and skin conductance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Researchers have advocated for a greater focus on measuring neurobiological underpinnings of serious psychological conditions such as psychopathy. This has become particularly important to investigate early in the life span, when intervention efforts for psychopathy‐related behavior like conduct disorder (CD) are more successful. Given that psychopathy is a complex syndrome, it is also important to investigate physiological processes at a dimensional level. Using a sample of 56 adolescent male offenders (Mage = 15.92; SD = 1.31), this study explored the relationship between the Psychopathy Checklist–Youth Version (Forth, Kosson, & Hare, 2003), heart rate (HR), and skin conductance (SC). A white noise countdown task was used to measure autonomic activity across a baseline, anticipatory (prenoise), and reactivity (postnoise) period. Findings revealed no significant associations between psychopathy and HR activity across the time intervals. However, results revealed a positive association between grandiose‐manipulative traits and SC activity and a negative association between callous‐unemotional traits and SC activity. The results indicate that autonomic processes may contribute to distinct psychopathic traits in different ways, implicating slightly differential brain functioning. The findings suggest that, in order to better understand and treat youth with CD, future research should continue to examine the biological correlates of psychopathy at the broader construct level but perhaps especially at the component level.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».