The Role of Psychopathy in Subtypes of Aggression and Gun Violence
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study examined the relationship between psychopathy and subtypes of aggression and firearm violence among a high-risk, community-based sample of adults. Specifically, it assessed whether the four-facet model of psychopathy (interpersonal, affective, lifestyle, and antisocial) was differentially associated with reactive and proactive aggression and reactive and proactive gun violence. Additionally, a confirmatory factor analysis (CFA) was conducted to evaluate the factor structure of the Self-Report Psychopathy Short Form (SRP-SF) in this population. Method: = 32.8, SD = 12.8, 72% Male) were included in this study. A CFA assessed the SRP-SF facet structure. Regressions were conducted to determine if psychopathy total and facets scores were associated with reactive and proactive aggression and gun violence. Results: Total psychopathy was associated with reactive and proactive forms of aggression and gun violence. The four-facet model had a good fit. Regressions showed that the affective and lifestyle facets were related to reactive aggression, and the interpersonal and antisocial facets were related to proactive aggression. Higher affective facet scores were associated with increased odds of reactive gun violence, while higher antisocial facet scores were associated with increased odds of proactive gun violence. Conclusion: The findings support the four-facet structure of psychopathy among a high-risk community sample and demonstrate its utility for differentiating violence subtypes. These results highlight the importance of considering psychopathy's multidimensional nature in understanding specific risks for firearm-related violence, providing valuable insights for targeted violence prevention and intervention strategies within healthcare and community settings.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».