Brain structural correlates of psychopathic traits in elite female combat‐sports athletes
Notice bibliographique
Résumé
Psychopathy is characterized by glibness and superficial charm, as well as a lack of empathy, guilt and remorse, and is often accompanied by antisocial behaviour. The cerebral bases of this syndrome have been mostly studied in violent subjects or those with a criminal history. However, the antisocial component of psychopathy is not central to its conceptualization, and in fact, psychopathic traits are present in well-adjusted, non-criminal individuals within the general population. Interestingly, certain psychopathy characteristics appear to be particularly pronounced in some groups or professions. Importantly, as these so-called adaptive or successful psychopaths do not show antisocial tendencies or have significant psychiatric comorbidities, they may represent an ideal population to study this trait. Here, we investigated such a group, specifically elite female judo athletes, and compared them with matched non-athletes. Participants completed psychopathy, anger, perspective-taking and empathic concern questionnaires and underwent structural magnetic resonance imaging (MRI). Grey matter volume (GMV) was computed using voxel-based morphometry from the T1-weighted images. Athletes scored significantly higher in primary psychopathy and anger and lower in empathy and perspective taking. They also exhibited smaller GMV in the right temporal pole, left occipital cortex and left amygdala/hippocampus. GMV values for the latter cluster significantly correlated with primary psychopathy scores across both groups. These results confirm and extend previous findings to a little-studied population and provide support for the conceptualization of psychopathy as a dimensional personality trait which not only is not necessarily associated with antisocial behaviour but may potentially have adaptive value.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».