The effect of boredom, psychopathy and sadism on unprovoked aggression towards others
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The authors examined whether state boredom, psychopathy, sadism and trait boredom proneness would increase the tendency to inflict physical pain on others. Previous research suggests that state boredom increases aggression in individuals with high sadistic traits. This study aims to examine whether psychopathic traits similarly interact with boredom to predict unprovoked aggression. Design/methodology/approach Participants viewed a boring (men folding laundry) or interesting (BBC Deep Sea documentary) video mood induction before playing an online game under the ruse that there was another participant in the other room. The “winner” of the game was then given the chance to blast their opponent with white noise – presumably, an unpleasant experience. Findings While boredom proneness and psychopathy were highly correlated in the sample (with a stronger relation between boredom proneness and secondary psychopathy), boredom proneness showed no relation to the intent to inflict pain on others. In fact, in moderation models, state boredom dampened the relation between primary psychopathy and aggressive actions such that those low in boredom and high in psychopathy were more likely to administer louder and longer noise blasts to their opponent. Neither state boredom nor trait boredom proneness moderated the relation between sadism and aggression strength. The authors interpret these counterintuitive findings in the context of models of boredom and psychopathy. Research limitations/implications As the sample was conducted on a university population, there may be limited generalizability for individuals with clinical levels of psychopathy. Originality/value This paper examines the link between boredom and aggressive behaviour in those with psychopathic traits, a relation that has not previously been examined in depth.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».