Psychopathy, emotionality, and offending
Notice bibliographique
Résumé
The present research sought to examine the interrelations of emotion, crime characteristics, and self-reported psychopathy; and to examine criterion related validity of the Self-Report Psychopathy Scale Short-Form (SRP-SF). One hundred Canadian adult male offenders were interviewed with a series of structured questionnaires examining offense-related distress, shame, and guilt; offense instrumentality-reactivity; psychopathy; and institutional violence. Results revealed a significant negative association between SRP-measured psychopathy and offense-related guilt, but not offense-related shame or distress. Higher psychopathy scores were also associated with greater planning and control of the offense, higher levels of anger during the offense, and engagement in institutional violence. Receiver Operator Characteristic (ROC) analyses demonstrated SRP total, affective, and lifestyle facet scores yielded the strongest predictive accuracy for institutional violence followed by the interpersonal and antisocial facets. Results provide support for the predictive accuracy and construct validity of SRP-SF. Findings also reflect the instrumental-reactivity continuum of offenses with potential implications for the treatment and correctional needs of high psychopathy men, both in terms of emotional and interpersonal areas, in addition to the more traditionally targeted criminogenic foci. Researchers and clinician alike are encouraged to further explore this understudied topic.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».