A latent core of dark traits explains individual differences in peacekeepers’ unethical attitudes and conduct
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The influence of military members’ malevolent personality traits on their ethical attitudes and behaviors has been the subject of research for decades. We investigated the relationship between malevolent individual difference factors (Machiavellianism, narcissism, psychopathy, the dominance facet of social dominance orientation, and right-wing authoritarianism) and aspects of military ethics before and during a peacekeeping mission to Mali. Based on pre-service responses from 175 Swedish soldiers, a factor analysis revealed a latent variable to which all individual difference factors contributed. This latent “core of darkness” was related to being more positive toward unethical behaviors both in a warzone and in the Swedish military organization. Extending these findings using a sub-sample of the soldiers (n = 63), we also found that the latent darkness variable prospectively predicted a higher frequency of self-reported insulting and cursing of noncombatants while in Mali. Our results suggest that malevolent individual difference factors have a common core and that moral transgressions during peacekeeping can be predicted and perhaps minimized by identifying soldiers who score high on this common core. However, more research is needed to understand the unique relations of some malevolent factors and different types of morally questionable warzone behavior.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle