The Role of Behavioral Activation-Inhibition, Impulsivity and Alexithymia in Discriminating Students with Symptoms of Obsessive-Compulsive and Paranoid Personality Disorders from Normal Controls
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: The purpose of the study was to examine the role of behavioral activation-inhibition, impulsivityand alexithymia in discriminating students with symptoms of obsessive-compulsive and paranoid personality disorders from normal controls. Methods: The studied sample includes all the students in University of Mohaghegh Ardabili, Iran, in 2011 (n = 8344). At the first stage, to identify the students with obsessive-compulsive and paranoid personality disorders, 368 students were selected through simple random sampling method and the Millon Clinical Multiaxial Inventory-III was completed for them. In the second stage, 25 students were selected for each group and the Gray-Wilson Personality Questionnaire, Barratt Impulsiveness Scale and the Toronto Alexithymia Scale were completed by them. Data were analyzed using descriptive statistics and discriminant analysis. Results: Behavioral activation-inhibition, impulsivity and alexithymia played significant role in discriminating students with symptoms of obsessive-compulsive and paranoid personality disorders and had the potential to predict the changes concerned with obsessive-compulsive and paranoid personality disorders. Conclusion: It seems that attention to and evaluation of the roles of behavioral activation-inhibition, impulsivity and alexithymia as effective factors in obsessive-compulsive and paranoid personality disorders is necessary.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».