Relacije Mračne tetrade, aleksitimije i distresa: analiza na nivou faceta, antagonističkog i agensnog faktora mračnih crta
Bibliographic record
Abstract
Osnovni cilj ovog istraživanja je utvrđivanje relacija između crta Mračne tetrade i faktora aleksitimije, uzimajući u obzir multidimenzionalnu prirodu mračnih crta, kao i njihove antagonističke (maladaptivne) aspekte i aspekte delotvornosti ili agensne aspekte (adaptivnije aspekte). Dodatno, ispitana je medijatorska uloga faktora aleksitimije u odnosu između mračnih crta i distresa. Na uzorku od 355 ispitanika (71.3% ženskog pola) iz opšte populacije, primenjeni su sledeći instrumenti: Toronto skala aleksitimije, Skala depresije, anksioznosti i stresa, Levensonova skala psihopatije, Petofaktorski inventar makijavelizma, Kratka verzija Petofaktorskog inventara narcizma, Procena sadističke ličnosti. Rezultati pokazuju da mračne crte i faktori aleksitimije dele 56% zajedničke varijanse, te da su dominantni prediktori aleksitimije sekundarna psihopatija u pozitivnom smeru i makijavelistička delotvornost u negativnom smeru, a potom i narcistički antagonizam i primarna psihopatija, oba u pozitivnom smeru. Rezultati pokazuju da faktor mračnih crta koji okuplja agensne karakteristike na pozitivnom polu ostvaruje veći i negativni doprinos u objašnjenju aleksitimije i distresa, u odnosu na faktor koji okuplja primarno antagonističke karakteristike. Mračnim crtama je najviše objašnjen faktor aleksitimije koji se odnosi na probleme u identifikaciji emocija, i ujedno je ovaj faktor značajan medijator u predikciji distresa na osnovu sekundarne psihopatije, makijavelističke delotvornosti ili oba faktora mračnih crta. Naime, ovaj kognitivni deficit u razumevanju emocija doprinosi povećanju distresa u slučaju primarno antagonističkih mračnih crta, dok faktor delotvornosti preko manjih problema u identifikaciji emocija doprinosi redukciji distresa.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".