Examining motivational profiles in the dark personality tetrad using an approach-avoidance conflict task
Notice bibliographique
Résumé
The present studies evaluated motives associated with the Dark Tetrad traits (Machiavellianism, narcissism, psychopathy, and sadism) using a computerized approach-avoidance conflict task (AACT). Study 1 used an Emoticon AACT with a forced choice between smiley and frowny face icons. In Phase 1, participants (n = 197) were shown a positive image if they chose to move a stick-figure manikin toward the smiley icon, and were shown a negative image if they chose the frowny icon. In Phase 2, they were offered a varying number of points (0, 1, 5, 25, or 50) for choosing the frowny icon. We found that sadism, Machiavellianism, and psychopathy were associated with accepting fewer points to approach the frowny icon that cued a negative image. This same pattern manifested for participants with low empathy levels, particularly when affective resonance was low and affective dissonance was high. Study 2 (n = 191) used an Image AACT where the choice alternatives were positive and negative images, which produced smiley or frowny icons, respectively. Sadism and dissonant emotional tendencies predicted choices directed toward negative images in Phase 2. In Studies 3 (n = 288) and 4 (n = 276), we confirmed our Emoticon AACT findings using gender-balanced samples. Studies 3 and 4 also introduced a viewing-time task (VTT). Sadism and dissonant emotional tendencies predicted decreased viewing times for positive images, but did not predict increased viewing times for negative images, suggesting that negative emotional reactions produced by the positive images were the primary motivating factor in the present AACT. Overall, our findings serve as further evidence of the different motives underlying socially aversive tendencies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».