Study of Defensive Methods and Mechanisms in Developmental, Emotional (Internalization), and Disruptive Behavior (Externalization) Disorders
Notice bibliographique
Résumé
We need to find a way for adaptation with inherent unpleasantness of being human condition and conflicts that it caused, as we did not fail. Methods that we used for adaptation are named defense. This research have performed with the aim of study and compare defensive mechanisms and methods of Developmental, Emotional (Internalization), and Disruptive behavior (Externalization) disorders. Method, sample of this research included 390 family that are by available sampling method are selected. Tools of research were structured clinical interview of forth cognitive and statistical guide of psychopathic disorders for axis I and the way used for assess defensive mechanisms is defensive method 40 question's questionnaires of Andrews (1993). The data are compared by statistical methods comparison of averages and one way variance analysis and HSD tests and results show that undeveloped defensive mechanisms in by developmental disorder family (25.2 ± 3.7) mean and standard deviation, it is most used mechanism and in disruptive behavior disorder family by (11.2 ± 1.9) mean and standard deviation is used least mechanism and in developed mechanism of emotional disorder family by (7.8 ± 3.1) mean and standard deviation is most used mechanism and in developmental disorder family by (4.3 ± 1.5) mean and standard deviation is least mechanism in neuroticism patient, social phobia affected emotional disorder family (15.6 ± 2.6) and disruptive behavior disorder family have least mean and standard deviation (9.2 ± 1.7) (p< 0.005). Recent research shows significant of study defensive mechanism in psychopathic family of disorder children that affecting on the way of life of persons and interpersonal and intrapersonal relations and method of solving problem in family of them in life, so defensive mechanisms require more attention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».