Prediction of Alexithymia Based on Abnormal Personality Dimension
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Alexithymia, as a personality trait, causes malfunctioning in individuals in three areas of recognizing emotions, describing emotions, and defective objective thinking.The present study aims to investigate the role of these three abnormal personality dimensions introduced in the 5th volume of the Diagnostic and Statistical Guide for Mental Disorders in the prediction of aspects of alexithymia.Based on previous works, we have hypothesized that there is a correlation between abnormal personality dimension and alexithymia dimensions.Methods In order to test the proposed hypothesis, a sample of high-school students of Ramsar County (N=250) were evaluated using the Personality Inventory for DSM-5 (PID-5) and Toronto Alexithymia Scale.Data were analyzed using SPSS18 and by the method of enter regressions. ResultsThe results indicated that there was a significant relationship between the inability to identify emotion and negative affect (r=0.28),disinhibition (r=0.20) and psychoticism (r=0.16).It was also revealed that there was a significant positive relationship between the description of emotion and negative affect (r=0.19),detachment (r=0.14),disinhibition (r=0.16) and psychoticism (r=0.27) and between objective thinking and all abnormal personality dimensions (P<0.01).Moreover, these personality dimensions can serve as a useful factor for predicting alexithymia.Conclusion According to the obtained correlations between alexithymia and abnormal personality dimension, it is necessary that the comorbidity of these two variables be considered in the treatment of personality and emotional disorder.
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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 | 0,003 |
| 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 ».