Alexithymia and temperament and character model of personality in alcohol‐dependent Turkish men
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Alexithymia, a personality trait characterized as having problems identifying, describing, and working with one's own feelings, often marked by a lack of understanding of the feelings of others, is only partly described within the context of personality. The aim of the present study was therefore to study the prevalence of alexithymia among male alcohol-dependent inpatients and investigate the relationship between alexithymia and the dimensions of Cloninger's psychobiological model of personality. METHODS: The Turkish version of the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and the Turkish version of the Temperament and Character Inventory (TCI) were administered to 111 male alcohol-dependent inpatients. RESULTS: TAS-20 scores correlated positively with harm avoidance and self-transcendence and negatively with self-directedness and cooperativeness. Regression analysis identified high harm avoidance and self-transcendence and low self-directedness as independent predictors of alexithymia. Also harm avoidance and self-transcendence predicted alexithymia in a logistic regression model. CONCLUSIONS: Alexithymia can be explained by specific dimensions within Cloninger's psychobiological model of personality in alcohol-dependent Turkish men.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».