No feelings for me, no feelings for you: A meta-analysis on alexithymia and empathy in psychopathy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Psychopathy is characterized by extensive emotional impairments. However, the current empirical literature on empathy and emotional awareness in psychopathy provides heterogeneous results. Methods: Multiple random-effects models were performed on studies examining the association between psychopathy and the Interpersonal Reactivity Index as well as Toronto Alexithymia Scale-20. In total, 72 articles providing 716 effect sizes and representing 15,016 participants were included in the analyses. Furthermore, differences among psychopathy factors and the role of potential moderators were assessed. Results: We found negative relationships between psychopathy and empathy (r = -.31), empathic concern (r = -.29), perspective taking (r = -.22), and personal distress (r = -.14). In addition, our results yielded positive relationships between psychopathy and alexithymia (r = .21), difficulty describing feelings (r = .20), difficulty identifying feelings (r = .16), and externally-oriented thinking (r = .15). The results varied by psychopathy factors and were partly moderated by sample type (correctional/clinical vs. community) and gender. Conclusion: These findings contribute to a better understanding of impaired emotionality in psychopathy. We show that psychopathy is associated with profound deficits in affective and cognitive empathy, personal distress, and emotional awareness.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,045 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».