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Enregistrement W4214813450 · doi:10.5114/cipp.2022.113436

Altruism and the Dark Triad

2022· article· en· W4214813450 sur OpenAlexaff
Cassidy Trahair, Kristi Baerg MacDonald, Adrian Furnham, Julie Aitken Schermer

Notice bibliographique

RevueCurrent Issues in Personality Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMachiavellianismDark triadAltruism (biology)NarcissismPsychologyTraitPsychopathySocial psychologyPersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Dark Triad literature examining pro-social behaviours is minimal, with mixed results. PARTICIPANTS AND PROCEDURE: This study investigates the relationships between the Dark Triad and altruistic behaviours based on self-report data from 286 adults. Altruism was assessed using two scales: a general measure as well as a more recent scale measuring compassionate altruism towards family, friends, and strangers. RESULTS: Machiavellianism negatively correlated with general altruism; however, when controlling for the other dark variables plus age and gender in a regression, narcissism was the only Dark Triad trait that significantly predicted altruism. None of the Dark Triad traits were significantly related to or predictive of compassionate altruism. CONCLUSIONS: This study demonstrates that the Dark Triad and altruism relationships are not straightforward, and that, surprisingly, strong negative relationships between the traits and altruism are not found. Limitations and future research directions are discussed.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,359 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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