Bibliographic record
Abstract
Los psicópatas se caracterizan por la insensibilidad, la capacidad limitada de remordimiento y la falta de empatía. La causa exacta de estos rasgos de desorden de la personalidad es un área de continuo análisis y debate científico. La psicopatía ha sido considerada como como la capacidad limitada de inferencia acerca de los estados mentales de otros o la capacidad manipuladora y de desarrollar habilidades de deducción sobre otras personas. En este artículo de revisión se determinarán los principales rasgos y características del psicópata, así como las teorías sobre los factores de desarrollo de la psicopatía según las posturas de tres autores precisando las principales anomalías de la mente psicopática. La psicopatía como trastorno de la personalidad continúa siendo un tema difícil de estudio que no solo implica comprender los patrones cerebrales correspondientes específicos, sino también la comprensión de las expresiones faciales y las emociones genéricas. Se concluye que se puede identificar al psicópata cuando se encuentra bajo múltiples equipos de pruebas cerebrales, pero sin estos recursos, un psicópata podría ser cualquier persona. No hay certeza sobre las causas de la psicopatía, pero es probable que sea una combinación de factores genéticos, ambientales e interpersonales.
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 | 0.004 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
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".