Signaling virtuous victimhood as indicators of Dark Triad personalities.
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the consequences and predictors of emitting signals of victimhood and virtue. In our first three studies, we show that the virtuous victim signal can facilitate nonreciprocal resource transfer from others to the signaler. Next, we develop and validate a victim signaling scale that we combine with an established measure of virtue signaling to operationalize the virtuous victim construct. We show that individuals with Dark Triad traits-Machiavellianism, Narcissism, Psychopathy-more frequently signal virtuous victimhood, controlling for demographic and socioeconomic variables that are commonly associated with victimization in Western societies. In Study 5, we show that a specific dimension of Machiavellianism-amoral manipulation-and a form of narcissism that reflects a person's belief in their superior prosociality predict more frequent virtuous victim signaling. Studies 3, 4, and 6 test our hypothesis that the frequency of emitting virtuous victim signal predicts a person's willingness to engage in and endorse ethically questionable behaviors, such as lying to earn a bonus, intention to purchase counterfeit products and moral judgments of counterfeiters, and making exaggerated claims about being harmed in an organizational context. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».