Measuring the dark triad: a meta-analytical SEM study of two prominent short scales
Notice bibliographique
Résumé
This research examines the factor structure and psychometric properties of two well-known Dark Triad personality trait questionnaires: the Short Dark Triad (SD3) and the Dirty Dozen (DD). By analyzing data from 11 (SD3) and 5 (DD) carefully selected studies in the United States and Canada, this meta-analysis uncovers unexpected correlations among questionnaire items, challenging existing assumptions. The study employs a two-stage structural equation modeling approach to evaluate various measurement models. Conventional models, such as the correlated factor and orthogonal bifactor models, fail to explain the irregular correlations. For Dirty Dozen items, a bifactor-(S·I-1) model is more suitable than the orthogonal bifactor model, significantly affecting interpretation. On the other hand, the complex structure of the SD3 necessitates item revision to enhance reliability, discriminant validity, and predictive validity. These findings emphasize the need for refining and clarifying concepts in item revision. Furthermore, the research highlights the overlap between Machiavellianism and psychopathy, particularly in relation to revenge-related items, suggesting the need for differentiation between these traits or the identification of distinct core characteristics.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».