Stalking perpetration through the lens of the alternative DSM‐5 model for personality disorders
Notice bibliographique
Résumé
Emerging dimensional models of personality disorders such as the Alternative DSM-5 Model for Personality Disorders (AMPD) provide new opportunities to explore the associations between personality pathology and harmful interpersonal behaviours such as stalking perpetration. Two goals are pursued by this study: (a) To document associations between stalking, level of personality pathology, and pathological personality domains/facets; and (b) to determine the relative importance of maladaptive personality facets in the statistical prediction of stalking. Data from 1489 young adults (18-30 years old) from a community sample were analysed. Moderate positive significant correlations were found between stalking, level of personality pathology, and maladaptive personality domains. A clear gradient of severity of stalking behaviours was found across five severity degrees of personality pathology. Dominance analyses revealed that Deceitfulness was the most dominant statistical predictor in women. Unusual Beliefs and Experiences, a facet from the Psychoticism domain, made an important contribution in the prediction of stalking in men only. Impulsivity was a key predictor in both genders but more markedly in men. Results suggest that the AMPD represents a useful framework to study stalking perpetration. Identification of key personality predictors might prove relevant for identifying risk factors, underlying motives, and treatment targets for stalking perpetrators.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».