Emotional intelligence and the dark triad personality traits: A latent profile analysis
Notice bibliographique
Résumé
In the current work, the relations between trait emotional intelligence (EI) and the three dark triad (DT) traits of narcissism, Machiavellianism, and psychopathy were further examined. Previous meta-analytic work has revealed significant but small correlations between trait EI and each of the DT traits. Here, latent profile analysis (LPA) was used to go beyond correlation analyses by identifying subgroups of individuals with similar profiles across trait EI and the DT. A total of N = 1026 male (23%) and female (77%) undergraduates participated in the study. Five profiles were identified, the largest one of which manifested intermediate levels of both trait EI and all three DT traits. Of the two profiles with low DT trait levels, one was accompanied by very high EI with the individuals in the other reporting relatively much lower levels of EI. Of the two profiles with high DT trait levels, one was accompanied by very low EI with the individuals in the other reporting relatively much higher levels of EI. Importantly, this latter profile was also characterized by lower of levels of benevolency (i.e., prosociality and positive mood management) and higher levels of malevolency (i.e., antisociality and negative mood management) towards others. Such results highlight the presence of a potential dark side to EI.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».