An Examination of the Topology and Measurement of the Alexithymia Construct Using Network Analysis
Notice bibliographique
Résumé
There is some ongoing controversy surrounding the definition and measurement of the alexithymia construct. Whereas most researchers describe 4 components comprising the construct (difficulty identifying feelings, difficulty describing feelings, restricted fantasizing, and externally oriented thinking), some include a 5th component, which is defined as "reduced experiencing of emotional feelings." This study examined the topology and measurement of alexithymia using the method of network analysis with data from a heterogeneous multilanguage sample (N = 1,696) that had completed the Bermond-Vorst Alexithymia Questionnaire (BVAQ; Vorst & Bermond, 2001 ). The BVAQ includes an Emotionalizing subscale for assessing the purported 5th component; we compared the network analyses conducted both with and without the Emotionalizing items. The results revealed strong associations between Emotionalizing and Analyzing (externally oriented thinking) items, but Emotionalizing items had almost as many negative as positive connections with items assessing the other components of the construct. A comparison of communities identified by modularity analyses of the 2 networks failed to support emotionalizing as a distinct component of the construct. In addition, network metrics revealed that Fantasizing items were particularly weak within both networks, suggesting that reduced fantasizing might be a peripheral component of the alexithymia construct. Implications for the measurement and treatment of alexithymia are discussed.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».