Why might psychopathy develop? Beyond a protective function: a commentary on Zara <i>et al.</i> (2023)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Zara et al. (2023) provide novel findings into how psychopathy may develop, showing that early life predictors of poor relationships (e.g. being unwanted before birth) are predictive of psychopathy in adulthood. The authors provide a theoretical interpretation of why psychopathy might develop based on these findings by using an adaptive perspective, suggesting that psychopathy may protect or shield individuals from poor relationships. This commentary aims to critically evaluate and extend this latter suggestion in hopes of fostering further research and clarity on the topic. Design/methodology/approach After presenting an overview of evolutionary perspectives, a summary and elaboration are presented of the interpretation that psychopathy may be an adaptive response that functions to protect individuals from poor relationships. Then, an additional adaptive interpretation is offered. Findings Psychopathy describes a collection of traits and behavior that facilitates an approach-oriented and exploitative motivational style that might suggest more than a protective function. When negative or poor relationships are experienced (e.g. being unwanted), it is suggested that psychopathy may begin to develop not just for protection (If I am not loved, I will shield myself from those around me) but to actively orient toward exploitation (If I am not loved, I will exploit those around me). Originality/value This commentary hopes to arouse further interest into the theoretical interpretations of why psychopathy may develop that are based on findings of how psychopathy develops. These considerations are consequential for understanding what to target in treatments that aim to meet the specific needs and motivations of individuals with psychopathic traits.
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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 | 0,017 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,016 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,045 | 0,046 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».