Alexithymia Components Are Differentially Related to Explicit Negative Affect But Not Associated with Explicit Positive Affect or Implicit Affectivity
Notice bibliographique
Résumé
Alexithymia represents a multifaceted personality construct defined by difficulties in recognizing and verbalizing emotions and externally oriented thinking. According to clinical observations, experience of negative affects is exacerbated and experience of positive affects is decreased in alexithymia. Findings from research based on self-report indicate that all alexithymia facets are negatively associated with the experience of positive affects, whereas difficulties identifying and describing feelings are related to heightened negative affect. Implicit affectivity, which can be measured using indirect assessment methods, relates to processes of the impulsive system. The aim of the present study was to examine, for the first time, the relations between alexithymia components and implicit and explicit positive and negative affectivity in healthy adults. The 20-item Toronto Alexithymia Scale, the Implicit Positive and Negative Affect Test and the Positive and Negative Affect Schedule (PANAS) were administered to two hundred and forty-one healthy individuals along with measures of depression and trait anxiety. Difficulties identifying feelings were correlated with explicit negative trait affect, depressive mood and trait anxiety. Difficulties describing feelings showed smaller but also significant correlations with depressive mood and trait anxiety but were not correlated with explicit state or trait affect as assessed by the PANAS. Externally oriented thinking was not significantly correlated with any of the implicit and explicit affect measures. According to our findings, an externally oriented, concrete way of thinking appears to be generally unrelated to dispositions to develop positive or negative affects. Difficulties identifying feelings seem to be associated with increased conscious negative affects but not with a heightened disposition to develop negative affects at an automatic response level.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».