Alexithymia and the Temperament and Character Model of Personality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In our study we explored the associations between alexithymia (Toronto Alexithymia Scale 20, TAS-20) and the dimensions and subscales of Cloninger's theoretically based and empirically validated psychobiological model of personality to further clarify the relationship between alexithymia and personality traits. METHODS: Psychiatric in- and outpatients (n = 254) were investigated with the TAS-20, the Temperament and Character Inventory (TCI) and the Symptom Check List SCL-90-R to control for the severity of current psychopathology. Correlation and regression analyses were performed. RESULTS: The regression analysis identified the TCI dimensions low self-directedness (SD), low reward dependence (RD) and to a minor degree harm avoidance (HA) as independent predictors for alexithymia. At the level of subscales, interpersonal detachment (RD3), low resourcefulness (SD3), low responsibility and blaming (SD1) and shyness with strangers (HA3) were predictors for alexithymia. The degree of explained variance of the TAS-20 scores by the TCI dimensions and subscales ranged between 43 and 45% whereas the inclusion of the general severity index into the regression models accounted for an additional 5% of the variance. CONCLUSIONS: Alexithymia is best explained by a mixture across different dimensions and subscales within Cloninger's psychobiological model of personality. However, alexithymia is captured only partly by current concepts of personality, and additional contributing psychological and biological factors need to be identified to understand alexithymia more extensively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 ».