Alexithymia and Mood: Recognition of Emotion in Self and Others
Notice bibliographique
Résumé
The present study explored relationships between alexithymia-a trait characterized by difficulties identifying and describing feelings and an external thinking style-and negative moods, negative mood regulation expectancies, facial recognition of emotions, emotional empathy, and alcohol consumption. The sample consisted of 102 university (primarily psychology) students (13 men, 89 women) aged 18 to 50 years (M = 22.18 years). Participants completed the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20), Negative Mood Regulation Scale (NMRS), Depression Anxiety Stress Scales (DASS-21), Reading the Mind in the Eyes Test (RMET), Interpersonal Reactivity Index (IRI), and Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT). Results were consistent with previous findings of positive relationships of TAS-20 alexithymia scores with both alcohol use (AUDIT) and negative moods (DASS-21) and a negative relationship with emotional self-regulation as indexed by NMRS. Predicted negative associations of both overall TAS-20 alexithymia scores and the externally oriented thinking (EOT) subscale of the TAS-20 with both RMET facial recognition of emotions and the empathic concern (EC) subscale of the IRI were supported. The mood self-regulation index NMRS fully mediated the relationship between alexithymia and negative moods. Hierarchical linear regressions revealed that, after other relevant variables were controlled for, the EOT subscale of the TAS-20 predicted RMET and EC. The concrete thinking or EDT facet of alexithymia thus appears to be associated with diminished facial recognition of emotions and reduced emotional empathy. The negative moods associated with alexithymia appear to be linked to subjective difficulties in self-regulation of emotions.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».