Relacije Mračne tetrade, aleksitimije i distresa: analiza na nivou faceta, antagonističkog i agensnog faktora mračnih crta
Notice bibliographique
Résumé
Osnovni cilj ovog istraživanja je utvrđivanje relacija između crta Mračne tetrade i faktora aleksitimije, uzimajući u obzir multidimenzionalnu prirodu mračnih crta, kao i njihove antagonističke (maladaptivne) aspekte i aspekte delotvornosti ili agensne aspekte (adaptivnije aspekte). Dodatno, ispitana je medijatorska uloga faktora aleksitimije u odnosu između mračnih crta i distresa. Na uzorku od 355 ispitanika (71.3% ženskog pola) iz opšte populacije, primenjeni su sledeći instrumenti: Toronto skala aleksitimije, Skala depresije, anksioznosti i stresa, Levensonova skala psihopatije, Petofaktorski inventar makijavelizma, Kratka verzija Petofaktorskog inventara narcizma, Procena sadističke ličnosti. Rezultati pokazuju da mračne crte i faktori aleksitimije dele 56% zajedničke varijanse, te da su dominantni prediktori aleksitimije sekundarna psihopatija u pozitivnom smeru i makijavelistička delotvornost u negativnom smeru, a potom i narcistički antagonizam i primarna psihopatija, oba u pozitivnom smeru. Rezultati pokazuju da faktor mračnih crta koji okuplja agensne karakteristike na pozitivnom polu ostvaruje veći i negativni doprinos u objašnjenju aleksitimije i distresa, u odnosu na faktor koji okuplja primarno antagonističke karakteristike. Mračnim crtama je najviše objašnjen faktor aleksitimije koji se odnosi na probleme u identifikaciji emocija, i ujedno je ovaj faktor značajan medijator u predikciji distresa na osnovu sekundarne psihopatije, makijavelističke delotvornosti ili oba faktora mračnih crta. Naime, ovaj kognitivni deficit u razumevanju emocija doprinosi povećanju distresa u slučaju primarno antagonističkih mračnih crta, dok faktor delotvornosti preko manjih problema u identifikaciji emocija doprinosi redukciji distresa.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».