The Multifaceted Nature of Alexithymia – A Neuroscientific Perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Neuroscientific studies have mostly employed the 20-item Toronto Alexithymia Scale (TAS-20; Bagby et al., 1994a) for the assessment of alexithymia, a self-report scale that assesses the alexithymia facets difficulty identifying feelings, difficulty describing feelings, and externally oriented thinking. These facets can be considered to capture difficulties in the cognitive processing of emotions associated with alexithymia. However, Nemiah and Sifneos' original conceptualization of alexithymia included also an affective component, a lack of imaginative capacities, which cannot be assessed using the TAS-20. Aiming to capture the entire alexithymia construct, the Bermond-Vorst Alexithymia Questionnaire (BVAQ; Vorst and Bermond, 2001) was developed, a self-report scale which assesses two affective facets (difficulty fantasizing and difficulty emotionalizing) in addition to three cognitive facets. Based on these facets, an affective and a cognitive dimension of alexithymia can be distinguished. By now, several neuroscientific studies have investigated the neural signatures of the different facets and dimensions of alexithymia. Here, I provide an overview of the history of the alexithymia facets and dimensions and review findings provided by functional and structural magnetic resonance imaging (MRI) studies that differentiated between the alexithymia facets and/or its affective and cognitive dimensions. I then provide a synopsis of the current neuroscientific evidence for dissociable substrates of alexithymia facets and dimensions. Finally, the scientific value and clinical implications of these findings are discussed.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle