Making and maintaining relationships through the prism of the dark triad traits: A longitudinal social network study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We investigated how Dark Triad traits influence the development and maintenance of social relations. METHOD: Participants completed the Short Dark Triad questionnaire and a measure of social relations at three time points: at the beginning of their first year in high school, 3 months later, and at the end of their first year. We investigated whether the Dark Triad traits are stable over time using Multilevel Modeling (N = 265; 59.6% girls), and how Dark Triad traits predict incoming and outgoing agentic and communal relations using Temporal Exponential Random Graph Models (N = 192; 60.4% girls). RESULTS: Overall, the Dark Triad traits were stable over a one-year period. Narcissism did not predict an increase in communal and agentic relations in the short-term, but predicted slightly less incoming communal and more agentic relations in the long-term. In the short-term, Machiavellianism predicted a small increase while psychopathy predicted a small decrease in the incoming agentic and communal relations. In the long-term, however, neither Machiavellianism nor psychopathy was a significant predictor of any incoming relations. CONCLUSIONS: Our results shed new light on the dynamics of making and maintaining social relations through the prism of the Dark Triad traits.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».