Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Factors contributing to the development of alexithymia and the nature of alexithymia's relation with trait negative and positive affectivity are unclear. In this study, a twin approach was used to examine the degree of genetic and environmental contributions to the different facets of alexithymia, and the nature of their relations to trait negative and positive affectivity. METHOD: Forty-five monozygotic and 32 same-sex dizygotic twin pairs completed the Toronto Alexithymia Scale-20, the Eysenck Personality Inventory, and a zygosity questionnaire. RESULTS: Model fitting analyses indicated that familial influences contributed significantly to all three facets of alexithymia. Parameter estimates and intraclass correlations suggested, though could not confirm, that it was shared environmental factors that contributed to difficulty identifying and communicating emotions (ID and COM), but shared genetic factors that contributed to externally oriented thinking (EOT). Between-twin cross-trait twin analyses revealed strong correlations between ID and neuroticism, and between COM and extraversion, and suggested that it is shared familial influences which account for these associations. CONCLUSIONS: The results of this study indicate that: (a) the different facets of alexithymia are influenced by familial factors; (b) the previously noted associations between ID and COM and trait affectivity are not merely methodological artifacts; and (c) the associations between ID and COM and trait affectivity are influenced by familial factors. The results also suggest that ID and COM are largely influenced by shared environmental factors, but that EOT is influenced by genetic factors.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».