Age and gender differences in narcissism: A comprehensive study across eight measures and over 250,000 participants.
Notice bibliographique
Résumé
, Version IV, Narcissistic Admiration and Rivalry Questionnaire-Short Form, Single-Item Narcissism Scale, and brief version of the Pathological Narcissism Inventory). The findings of Study 1 (N = 5,736) revealed heterogeneity in how strongly the measures are correlated. Some instruments loaded clearly on one of the three factors proposed by previous research (i.e., Neuroticism, Extraversion, Antagonism), while others cross-loaded across factors and in distinct ways. Cross-sectional analyses using each measure and meta-analytic results across all measures (Study 2) with a total sample of 270,029 participants suggest consistent linear age effects (random effects meta-analytic effect of r = -.104), with narcissism being highest in young adulthood. Consistent gender differences also emerged (random effects meta-analytic effect was -.079), such that men scored higher in narcissism than women. Quadratic age effects and Age × Gender effects were generally very small and inconsistent. We conclude that despite the various conceptualizations of narcissism, age and gender differences are generalizable across the eight measures used in the present study. However, their size varied based on the instrument used. We discuss the sources of this heterogeneity and the potential mechanisms for age and gender differences. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».