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Enregistrement W2500746585 · doi:10.1016/j.aipprr.2016.06.010

Funcionamiento familiar como predictor de la alexitimia de acuerdo al índice de masa corporal

2016· article· es· W2500746585 sur OpenAlexaboutno aff
Ana Teresa Rojas Ramírez, Mirna García Méndez

Notice bibliographique

RevueActa de Investigación Psicológica · 2016
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaDysfunctional familyPsychologyToronto Alexithymia ScaleOverweightHostilityFeelingClinical psychologyDevelopmental psychologyBody mass indexSocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alexithymia is a cognitive-affective disorder that causes a deficiency in the ability to identify, describe and express feelings (Sifneos, 1973), is related with familiar environment dysfunctional, as the involvement of the parents in the emotional needs of their children (Kind & Mallinckrodt, 2000). From this approach, the goal of the research was to determine if family functioning predicts alexithymia in persons withBody MassIndex (BMI) of normal weight, overweight and obesity. 428 collaborated voluntarily. Participated adultsliving in the MexicoCity(M = 40 years, SD = 7.8) who responded to the Toronto Alexithymia Scale (Bagby, Parker & Taylor, 1994), Scale of Family Functioning (Garcia Mendez et al., 2006) and reported their height and weight to get their BMI. Analysis of stepwise linear regression were performed and the results suggest that in people with overweight and obesity, factors cohesion/rules and hostility/avoidance conflict are predictors of alexithymia. In normoweight, forecasters were command/problems in expressing feelings and cohesion/rules. These results show clearly that dysfunctional relationships facilitate the presence of behaviours related to alexithymia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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