Treatment-relevant predictors of Machiavellianism among substance users
Notice bibliographique
Résumé
Machiavellianism is a set of personality traits characterized by a callous nature, a belief in engaging in manipulative tactics for personal gain, a cynical and distrusting view of others, and pragmatically moral stance. Behaviors and views of individuals with elevated Machiavellian traits can be seen to have a marked similarity with several behaviors and views of individuals with substance use issues, making it difficult to differentiate between them. Using regression analysis, this exploratory study sought to identify underlying predictors of Machiavellianism. Substance using undergraduate students completed a series of questionnaires related to social connectedness, coping styles, motivation for treatment, and treatment expectations. Significant predictors of Machiavellianism included having an avoidant coping style, endorsing controlled motivation for stopping to use substances, having low treatment outcome expectancies, and feeling socially unconnected to others. This study is an important initial step in discerning differences between substance using individuals scoring higher and lower on a measure of Machiavellianism. With replication and extension, this line of research may usefully inform treatment planning for substance users. Future directions and treatment implications are discussed. • A significant and positive association was found between Machiavellianism and alcohol use • Having higher autonomous motivation to reduce substance use behavior predicted having a lower Machiavellianism score • Having higher positive expectancy about substance use treatment outcomes predicted lower Machiavellianism scores • Perceiving oneself to be more socially connected predicted having a lower Machiavellianism score • Employing less avoidance-coping skills predicted having a lower Machiavellianism score
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».