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Enregistrement W3045421469 · doi:10.1027/1015-5759/a000602

Screening for Dark Personalities

2020· article· en· W3045421469 sur OpenAlexaff
Delroy L. Paulhus, Erin E. Buckels, Paul D. Trapnell, Daniel N. Jones

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Psychological Assessment · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDark triadPsychologyPersonality psychologyMachiavellianismConfirmatory factor analysisExploratory factor analysisConstruct validitySadistic personality disorderPersonalityPsychopathyBig Five personality traitsDevelopmental psychologyPsychometricsSocial psychologyPersonality disordersStructural equation modelingStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Consensus is emerging that the constellation of dark personalities should include the sadistic personality. To build a four-factor measure, we modified and extended the Short Dark Triad (SD3) measure to include sadism. A series of three studies yielded the Short Dark Tetrad (SD4), a four subscale inventory with 7 items per construct. Study 1 ( N = 868) applied exploratory factor analysis (EFA) to a diverse 48-item pool using data collected on MTurk. A 4-factor solution revealed a separate sadism factor, as well as a shifted Dark Triad. Study 2 ( N = 999 students) applied EFA to a reduced 37-item set. Associations with adjustment and sex drive provided insight into unique personality dynamics of the four constructs. In Study 3 ( N = 660), a confirmatory factor analysis (CFA) of the final 28 items showed acceptable fit for a four-factor solution. Moreover, the resulting 7-item subscales each showed coherent links with the Big Five and adjustment. In sum, the four-factor structure replicated across student and community samples. Although they overlap to a moderate degree, the four subscales show distinctive correlates – even with a control for acquiescence. We also uncovered a novel link between sadism and sexuality, but no association with maladjustment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,232
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations337
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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