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Enregistrement W4381929021 · doi:10.1177/21582440231173823

Exploring the Relationship Between Cognitive Abilities and Adaptive Components of Psychopathic Traits

2023· article· en· W4381929021 sur OpenAlexaff
Guillaume Durand, Bart P. F. Rutten, Jill Lobbestael

Notice bibliographique

RevueSAGE Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Établissements canadiensSaint Paul University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychopathyCognitionBig Five personality traitsRecallWorking memoryImpulsivityCognitive psychologyDevelopmental psychologyPersonalitySocial psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although multiple studies have suggested a negative relationship between psychopathic traits and cognitive abilities, a few identified positive associations between psychopathic traits and specific executive functions. This study examined the relationship between a set of cognitive functions and the adaptive traits associated with psychopathic personality. Participants ( N = 107) completed measures of psychopathic traits and adaptive personality traits, as well as a series of cognitive-ability-based tasks (measures of working memory, response inhibition, cognitive discrimination, and long-term memory). Results showed that adaptive psychopathic traits were associated with faster response times on measures of working memory, cognitive discrimination, and long-term recall. In contrast, psychopathic traits related to impulsivity were associated with slower response times in incongruent trials of measures of cognitive discrimination and short-term recall. Higher levels of adaptive and psychopathic traits related to fearlessness and dominance were associated with better performance in a working memory task without sacrificing accuracy for speed. These findings further support the multidimensionality of psychopathy; whereas its maladaptive traits are related to cognitive impairments, its adaptive traits seem to be related to cognitive superiority.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,412
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,017 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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