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Enregistrement W2393410715

Characteristics of Emotion Cognitive Processing and Cognitive Regulation in Alexithymia

2009· article· en· W2393410715 sur OpenAlexaboutno aff
Yi Jin

Notice bibliographique

RevueZhongguo xinli weisheng zazhi · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaPsychologyArousalCognitionToronto Alexithymia ScaleValence (chemistry)Clinical psychologyRating scaleCoping (psychology)Developmental psychologyPsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective:To explore the characteristics of emotion cognitive processing and cognitive regulation in alexithymia.Methods:A total of 117 alexithymic subjects(TAS-20 scores ≥58)and 118 nonalexithymic subjects(TAS-20 scores ≤38)were selected with the Chinese version of 20-item Toronto Alexithymia Scale(TAS-20),and their scores on the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale(CES-D)and Cognitive Emotion Regulation Questionnaire CERQ were compared.Then 51 alexithymic subjects and 54 nonalexithymic subjects were required to rate 120 affective pictures to three dimensions(valence,arousal and dominant).Results:(1)Compared with nonalexithymic group,alexithymic group got higher scores in negative coping dimension[(47.3±5.9) vs.(41.9±5.9),P0.001],while got lower scores in positive coping [(65.2±7.7) vs.(71.1±7.3),P0.001].(2)In valence rating,alexithymic group gave lower score for positive pictures[(7.0±1.0) vs.(7.7±1.0),P0.001]and higher score for negative pictures [(2.4±1.0) vs.(1.4±1.0),P0.001]than nonalexithymic group.In arousal dimension,alexithymic group gave lower scores to both positive pictures and negative pictures than nonalexithymic group[(6.3±1.2) vs.(6.8±1.1),(6.4±1.5) vs.(7.2±1.4);P0.01].Conclusion:Alexithymia subjects have deficits in emotion cognitive processing and emotion cognitive regulation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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