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Enregistrement W3041094538 · doi:10.1111/jopy.12571

In the eye of the beholder: Psychopathy and fear enjoyment

2020· article· en· W3041094538 sur OpenAlexafffund
Angela S. Book, Scarlet Stark, Jennifer MacEachern, Adelle E. Forth, Beth A. Visser, Tori Wattam, Jennifer Young, Jordan P. Power, Jennifer Roters

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensLakehead UniversityCarleton UniversityBrock University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychopathyPsychologySocial psychologyPersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We investigated the relations between psychopathic traits and fear enjoyment. METHOD: In Study 1, 140 undergraduate participants (62 men, 78 women) watched the footage of video game play meant to induce either excitement or fear, rating each on positive/negative adjectives. In Study 2, 150 undergraduate participants (94 women, 56 men) rated valence (positive/negative) of 20 sets of morphed surprise/fear photos. RESULTS: In Study 1, participants with higher levels of psychopathy rated the fear video as less negative and more positive. In Study 2, valence ratings became more negative as fear information increased (fear-laden faces were rated more negatively than surprise-laden faces). As well, there were significant interactions between psychopathy and morph level in predicting valence with psychopathic traits being associated with giving higher positivity ratings to fear-laden faces. CONCLUSIONS: The results of these two studies suggest that people with psychopathic traits have a more positive interpretation of the experience of fear, which could extend to evaluations of others' experiences of fear.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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