The Mediator Role of Emotion Regulation Difficulties in Relationship between Alexithymia and Disordered Eating Behaviors among Students Allameh Tabataba’i University, Iran.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objectives: Emotion regulation difficulties predicts disordered eating, but how emotion regulation difficulties lead to disordered eating remains an unanswered question. In this research, the role of alexithymia and emotion regulation difficulties was investigated in the prediction of disordered eating behaviors among students. Methods: This descriptive study was performed on 264 students of Allameh Tabataba’i University, who were selected by multiple cluster sampling. Data were collected using Toronto Alexithymia Scale, Eating Attitudes Test, and Emotion Regulation Questionnaire. Analysis of data was performed using Pearson correlation coefficient and stepwise regression. The significance level was considered to be p<0.01. Results: Results showed that there was a significant correlation among emotion regulation difficulties, alexithymia, and disordered eating behaviors (p<0.01). The results of stepwise regression analysis indicated that alexithymia and emotion regulation difficulties significantly predicted disoredered eating behaviors (p<0.01) and emotion regulation difficulties has a mediator role in the relationship between alexithymia and disordered eating behaviors (p<0.01). Conclusion: The results of this study is indicative of the importance of emotion regulation difficulties and alexithymia in the prediction of disordered eating behaviors, and these factors can explain the high rate of disordered eating behaviors variance.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».