It’s what’s inside that counts: how dark triad traits mediate gender differences in prosocial behavior
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study examined whether gender differences in empathy and prosocial behavior operate through Dark Triad personality traits. By treating personality as the mediator, we move beyond male–female comparisons and provide a clear, culturally relevant explanation for when and why gender-linked helping patterns emerge. METHODS: Using convenience sampling, 323 Chinese undergraduates (133 males, 190 females) completed validated self-report questionnaires: the Questionnaire of Cognitive and Affective Empathy (QCAE), the Prosocial Tendencies Measure (PTM), and the Dirty Dozen (DD). Mediation and sequential mediation analyses were conducted using SPSS and Mplus. RESULTS: Empathy did not differ by gender. However, psychopathy significantly mediated the link between gender and both empathy dimensions. Machiavellianism and psychopathy mediated gender differences in anonymous and compliant prosocial behaviors. A sequential pathway showed that psychopathy reduced affective empathy, which in turn lowered altruistic behavior among men. CONCLUSIONS: Gender showed little direct association with empathy and prosocial behavior once Dark Triad traits were accounted for; psychopathy (and, for some domains, Machiavellianism) mediated the observed differences. These findings suggest that research on prosociality should prioritize underlying personality mechanisms rather than gender per se.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».