Study on the Relationship Between Emotion Tropism and Expressivity of College Students and Their Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
The method of scaling is adopted to study the relation between emotional tropism (consisting of positive and negative affective variables), emotional expressivity and mental health by doing questionnaires from 263 college students in Chongqing City. The differences test shows that: (a) Males express more negative affect than females and are not as good as women in expressing their feelings, but no significant gender differences in positive affect and feeling of happiness is observed; and freshmen share more feeling of happiness than seniors, but no significant differences between grades in their expression of positive or negative affect and emotions are observed; (b) Correlation analysis shows that feeling of happiness and other positive affect have significant negative correlation with most of the psychological symptom factors, while negative affect have significant positive correlation with all the psychological symptom factors; and emotional expressivity shows significant negative correlation with interpersonal sensitivity, hostility, depression, anxiety and other factors; (c) Regression analysis further shows that negative affect exerts significant regression effect on obsession, interpersonal relationship, depression, anxiety, hostility, bigotry and other factors, and emotional expression exerts regression effect on interpersonal sensitivity, hostility, depression, anxiety and other factors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».