Examining the incremental validity of psychopathy versus antisocial personality disorder in understanding patterns of criminal behavior
Bibliographic record
Abstract
La psychopathie et le trouble de personnalité antisociale sont deux syndromes reliés qui ont été identifiés comme prédicteurs importants de comportements violents et de criminalité. Cependant, la recherche indique que les facteurs de la psychopathie centrés sur la personnalité ne sont pas des prédicteurs fiables de récidive violente chez les personnes atteintes de maladies mentales. Toutefois, peu d’études se sont centrées sur l’identification des facteurs associés au patron des antécédents criminels. Les 96 hommes de l’étude ont été déclarés non criminellement responsables en raison de troubles mentaux. Ils ont été évalués quant au trouble de la personnalité antisociale ainsi qu’à la psychopathie. Les dossiers criminels de la Gendarmerie Royale du Canada ont également été consultés afin de reconstituer l’histoire criminelle. Les résultats suggèrent que ni les traits de personnalité antisociaux, ni les facteurs de la psychopathie ne démontrent une validité prédictive incrémentielle les uns sur les autres quant au nombre ou à la sévérité des délits. La présence d’un grand nombre de traits antisociaux est associée à un plus grand nombre et à une plus importante sévérité d’actes criminels non-violents. Les résultats sont discutés en termes de l’utilité d’une classification du trouble de personnalité antisociale, et de la pertinence du construit de la psychopathie pour les personnes atteintes de maladies mentales graves.
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 | 0.007 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".