Are You As Good As You Think You Are? Malingering, Narcissism, and Feedback
Notice bibliographique
Résumé
Past studies have revealed that narcissism may be related to enhanced malingering abilities (i.e., production of “realistic” profiles) in relation to cognitive functioning. However, narcissism also has been linked to aggressive (and impaired) responding following negative evaluation. The present study aimed to simultaneously evaluate narcissism in relation to malingering across different types of disorders and under different conditions of performance feedback. Undergraduate participants will be assessed for their levels of narcissism using the Narcissism Personality Inventory (NPI), and then randomly assigned to one of five malingering conditions: psychosis, neurological impairment, amnesia, low intelligence, or affective disorder. All participants will be given a short description of the disorder, and instructed to do their best to appear as if they have the disorder (i.e., produce a feigned but realistic profile) by completing a “psychological symptom test” (i.e., Structured Inventory of Malingered Symptomatology; SIMS). Following initial completion of the SIMS, participants will be randomly assigned to a positive (ego-boost), neutral (none), or negative (ego-threat) feedback condition regarding their malingering performance. Based on this feedback, they will be asked to complete the SIMS again in relation to the disorder, and reminded to try to successfully feign the disorder. Change scores in symptom endorsement as a function of narcissism and feedback will be evaluated, as well as variations in profiles across different categories of malingering. This study could provide insight into how feedback influences the strategy that narcissistic individuals use to malinger specific disorders. Discipline: Psychology Honours Faculty Mentor: Dr. Kristine Peace
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».