A Network Analysis Approach to Understanding Centrality and Overlap of 21 Dark Triad Items in Adults of 10 Countries
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous research has suggested that manipulation and callousness are central to Dark Triad traits, but it has not identified which specific manifestations are expressed across various countries. Objective: This study aimed to identify the core and overlapping manifestations of Dark Triad traits across 10 countries. Methods: We used the Short Dark Triad (SD3) scale and assessed a sample of 8093 participants (59.7% women, M(age) = 32.68 years). For graphical representation, the spinglass algorithm was applied to understand the cluster distribution among Machiavellianism, psychopathy, and subclinical narcissism traits. Centrality indices were used to identify the most influential items, and the clique-percolation algorithm was employed to detect shared attributes among multiple Dark Triad items. Results: Straightforward SD3-21 items demonstrated better interpretability as aversive traits within the broader system. Items with higher centrality values were those related to short-term verbal manipulation from the psychopathy domain, clever manipulation, strategic revenge-seeking from Machiavellianism, and narcissistic motivations for connecting with significant individuals. The most predicted items were linked to planned revenge, using information against others from Machiavellianism, short-term psychopathic verbal manipulation, and narcissistic belief of specialness based on external validation. Items like short-term verbal manipulation had overlaps with both psychopathy and narcissism clusters, while clever manipulation overlapped with Machiavellianism and psychopathy. Conclusion: This cross-cultural study highlights the central role of verbal manipulation within the Dark Triad traits, along with identifying overlapping items among traits measured using straightforward SD3 scale items. In line with our findings, future research that incorporates a wide range of cultural contexts is encouraged to establish the consistency of these findings with the SD3 Scale or alternative measures.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».