Échelle auto-rapportée de psychopathie de Levenson : adaptation française et validation
Bibliographic record
Abstract
L’échelle auto-rapportée de psychopathie de Levenson (LSRP ; Levenson, Kiehl & Fitzpatrick, 1995) est un instrument visant à évaluer les traits de personnalité psychopathiques au sein de la population générale. Il conceptualise la psychopathie en deux facteurs distincts, mais interreliés, appelés psychopathie primaire et secondaire. La validité de l’instrument dans son format original est bien démontrée, mais aucune donnée n’est disponible en ce qui a trait à l’adaptation francophone de l’instrument. L’étude vise donc à évaluer la structure factorielle et la validité convergente de la version française auprès d’une population de jeunes adultes. Un échantillon de 2529 participants âgés de 15 à 26 ans remplissent l’échelle auto-rapportée de psychopathie, le NEO-FFI et répondent aussi à des questions sur leurs habitudes à l’égard de la consommation de substances psychoactives. Les résultats des analyses factorielles exploratoires et confirmatoires montrent que l’adaptation francophone respecte la structure en deux facteurs, avec des coefficients de saturation et de consistance interne pour les deux échelles se comparant à ceux de la version originale anglaise. Les modèles de mesure pour les hommes et les femmes se sont avérés partiellement invariants ; les hommes obtiennent des résultats supérieurs à ceux des femmes aux échelles de psychopathie primaire et totale. Enfin, le LSRP démontre de bons indices de validité convergente.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.036 | 0.045 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".