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Enregistrement W4410632635 · doi:10.22215/etd/2025-16389

Understanding the Experiences and Impact in Intimate Partners of Psychopathic Individuals

2025· dissertation· en· W4410632635 sur OpenAlexfundno aff
Sara Elizabeth Lapsley

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCarleton University
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psychopathic individuals comprise approximately 1% of the population and display maladaptive personality traits that have significant negative impacts on society. Intimate partner violence (IPV) perpetrated by individuals with psychopathic traits has been documented to be severe, versatile, and result in substantial harm to survivors. This study builds on previous findings that examine key constructs such as harms due to abuse, distress, coping, social support and posttraumatic growth. In Study 1, a scale to measure financial harm (Financial Harm Inventory; FHI) was developed and psychometrically validated in a mixed sample of current and former partners of psychopathic individuals, as well as those with friends, family or acquaintances of individuals with psychopathic traits (n = 827). The finalized 12-item scale demonstrated a unidimensional structure, with good reliability (α =.93) and excellent ability to discriminate across levels of the latent trait. The FHI demonstrated good convergent validity with measures of psychological harm (r = .32 - .35), while discriminant validity demonstrated mixed results. Study 2 surveyed respondents (n = 542) who self-identified as having previously been in a relationship with an intimate partner who has psychopathic traits. Participants reported high levels of emotional, sexual, financial, and physical harm in their relationship as well as high levels of depression, trauma symptoms and anxiety. Relationships between psychopathy, distress, coping, social support were structurally modelled. The majority of the hypothesized relationships were supported. Unexpected findings suggest ways that coping may impact distress and experiences of posttraumatic growth. Study 3 sought to better understand the experiences of survivors in a qualitative study using the Enhanced Critical Incident Technique (ECIT). Interviews (n = 15) were conducted with individuals who self-identified as being in a romantic relationship with a partner who had psychopathic traits. Themes included harmful aspects of the relationship (16 themes) and helpful or positive aspects of the relationship (11 themes). Participants also shared what resources wished they had available to them during their abusive relationship (4 themes). Themes supported previous findings of extensive harm due to the psychopathic traits of the partners and uncovered aspects of intimate partner relationships that have not been previously examined.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,384 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
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