Personality Disorders and the Five-Factor Model among French Speakers in Africa and Europe
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To describe the relation between personality disorders (PDs) and the Five-Factor Model (FFM)—a dimensional model describing normal personality traits known for its invariance across cultures—in 2 different cultural settings. Several authors have suggested that PDs may be more accurately described using a dimensional model instead of a categorical one. Method: Subjects from 9 French-speaking African countries ( n = 2014) and from Switzerland ( n = 697) completed both the French version of the International Personality Disorder Examination screening questionnaire, assessing the 10 DSM-IV PDs, and the French version of the Revised NEO Personality Inventory, assessing the 5 domains and 30 facets of the FFM. Results: Correlations between PDs and the 5 domains of the FFM were similar in both samples. For example, neuroticism was highly correlated with borderline, avoidant, and dependent PDs in both Africa and Switzerland. The total rank-order correlation (rho) between the 2 correlation matrices was very high (rho = 0.93) and significant ( P < 0.001), as were the rhos for all domains of the FFM and all PDs, except paranoid and dependent PDs. However, the rhos for PDs across facet scales were all highly significant ( P < 0.001). Moreover, 80% of Widiger and colleagues' predictions and 70% of Lynam and Widiger's prototypes, concerning the relation between PDs and the FFM, were confirmed in both samples. Conclusions: The relation between PDs and the FFM was stable in 2 samples separated by a great cultural distance. These results suggest that a dimensional approach and in particular the FFM may be useful for describing PDs in various cultural settings. Objectif: Décrire la relation entre les troubles de la personnalité (TP) et le Modèle en cinq facteurs (MCF) — un modèle dimensionnel décrivant les traits de personnalité normaux réputé pour son invariance entre les cultures — dans 2 milieux culturels différents. Plusieurs auteurs ont suggéré que les TP peuvent être décrits plus précisément à l'aide d'un modèle dimensionnel plutôt que catégorique.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».