Ēšanas traucējumu pazīmju saistība ar depresiju, perfekcionismu un aleksitīmiju sievietēm
Notice bibliographique
Résumé
Pētījuma mērķis bija noskaidrot iespējamās sakarības starp ēšanas traucējumu pazīmēm, perfekcionismu, depresiju un aleksitīmiju sievietēm. Pētījumā piedalījās 93 sievietes no 18-56 gadu vecumam, kuras uzrāda traucējumus ēšanas uzvedībā. Daļa no respondentēm pētījuma veikšanas laikā sadarbojās ar garīgās veselības aprūpes speciālistiem.\nPētījumā tika izmantotas četras metodes: „Aptauja par attieksmi pret ēšanu”, „Beka Depresijas Aptauja”, „Perfekcionisma aptauja” un „Toronto Aleksitīmijas Skala.” Pētījumā tika noskaidrots, ka pastāv statistiski nozīmīgas sakarības starp anorektisku uzvedību un perfekcionismu, kā arī grūtībām paust emocijas. Bulīmiska uzvedība statistiski nozīmīgi pozitīvi korelē ar depresiju un perfekcionismu, savukārt, nespecifiskie ēšanas traucējumi ar perfekcionismu un grūtībām paust emocijas.\nNo pētījuma rezultātiem var secināt, ka visu trīs ēšanas traucējumu terapijas procesā jāņem vērā perfekcionisma klātbūtne, bulīmiskas uzvedības ārstēšana cieši saistīta ar depresijas prevenci un terapiju, savukārt, anoreksijas un nespecifisko ēšanas traucējumu gadījumos uzsvars jāliek uz emociju paušanas prasmju attīstīšanu.\n\nAtslēgas vārdi: ēšanas traucējumi, depresija, perfekcionisms, aleksitīmija.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,003 |
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 ».