Notice bibliographique
Résumé
The aim of this dissertation was the assessment of possible correlations between alexithymia and the recognition of emotions in a sample of healthy subjects. Self-rated alexithymia (according to the altered factorial structure of the German version of the Toronto Alexithymia Scale – TAS-20) was correlated with objectively measured emotion recognition performance. Emotions were presented by facial expressions (Facially Expressed Emotion Labeling - FEEL) and text-based scenic descriptions of social interactions (Levels of Emotional Awareness Scale - LEAS). Objectively assessed emotion recognition (FEEL and LEAS) correlated positively with the importance of emotional introspection (TAS-20). External thinking (TAS-20) correlated negative with performance in the Levels of Emotional Awareness Scale. There was no correlation between the emotional performance tests (FEEL and LEAS) and the core of alexithymia, difficulties in identifying and describing emotions (TAS-20). Alexithymia (TAS-20 total score) is related with mental strain (GSI SCL-90-R). Another focus was on gender-specific differences in emotion recognition performance. Women performed significantly better in the Levels of Emotional Awareness Scale, in LEAS Score Self and especially in LEAS Score Other. Emotional introspection (TAS-20) was more important for the female participants and they showed less external thinking (TAS-20). In this study there was no significant correlation between self-rated alexithymia (TAS-20 total score) and deficits in the recognition of emotions shown by facial expression (FEEL).
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».