ALEXITHYMIA AS RISK FACTOR OF THE DEVELOPMENT OF ADDICTIVE BEHAVIOR OF YOUNG PEOPLE IN THE REPUBLIC OF BELARUS
Notice bibliographique
Résumé
A socio-psychological survey and clinical-psychological research were conducted (level of alexithymia; intensity of internet addiction; individual-characterological personality traits; individual style of coping strategies, behavioral patterns and resources of personality) in the cohort of 150 people at the age of 15-24, average age: 18.9±1.64, M:F= 87:63). As a result of the randomization of subjects, 3 groups were detected: themain group (people with traces of developing anaddiction from “new psychoactive substances” (NPS)) (MG, 50 people); a comparison group (people with “non-chemical” forms of addiction (internet addiction) (CG, 50 people) and a reference group (50 people, without addictions and deviant behavior). The research of coping behavior methods, in the category “Search for social support” groups MG and RG significantly differ statistically (probability of passing similarity p = 0.016, t =2.45, df = 147) has shown the significance of asocial network support as in the case of NPS addiction. The total score of the Toronto Alexithymia Scale-26-R showed that people from MG (average number 67.66±8.01) and RG (average number 58.92±8.36) statistically differ significantly, with a probability of passing similarity being p<0.001, t=5.3, df=147. Indicators of expressed alexithymia noticeably prevailed in MG and CG, in comparison with the RG. While researching internet addiction using a subject oriented scale, there was a statistically significant difference between CG and RG. The probability of a passing similarity is p = 0.006, t=2.82, df =147. The received and analyzed study materials are the basis for the development of acombined preventive and rehabilitation program for those with “NPS” addiction and “internet addiction” among teenagers and youth.
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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) | 0,000 | 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 ».