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Enregistrement W4402311016 · doi:10.3390/socsci13090474

Conflict in Love: An Examination of the Role of Dark Triad Traits in Romantic Relationships among Women

2024· article· en· W4402311016 sur OpenAlexaff
Beatriz Ferrarini Furtado, Geovana Mellisa Castrezana Anacleto, Bruno Bonfá-Araújo, Julie Aitken Schermer, Peter K. Jonason

Notice bibliographique

RevueSocial Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDark triadJealousyPsychopathyMachiavellianismSocial psychologySexual coercionCommitNarcissismBig Five personality traitsAggressionDevelopmental psychologyPersonalityPoison controlInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined how the personality dimensions of the Dark Triad (i.e., Machiavellianism, narcissism, and psychopathy) predict infidelity intentions and jealousy and whether these variables predict conflict tactics used in relationships. Adult women (N = 567, 18–73 years old, Mage = 31.91; SD = 10.29) completed self-report scales assessing the Dark Triad traits, jealousy (i.e., cognitive, emotional, and behavioral), intentions towards infidelity, and conflict tactics, including negotiation, psychological aggression, physical assault, sexual coercion, and injury. Our results demonstrated that the Dark Triad traits had strong links to the intention to commit infidelity and jealousy, and at the correlational level, there were small correlations between jealousy and the intention to commit infidelity. Both jealousy and the intention to commit infidelity predicted conflict tactics. As this is possibly one of the first studies to examine these variables jointly, the present results add to our understanding of the role of personality in romantic relationships.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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