The Effects of Sex, Education and Marital Status on Alexithymia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alexithymia is a sub-clinical condition characterized by an inability to identify and describe emotions, together with an externally oriented thinking style. The aim of this study was to investigate the effects of sex, education and marital status on alexithymia in African university students. \n \nMethods: A total of 368 Nigerian university students were involved in the study. Participants were 170 men and 198 women who were 17-27 years of age. Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) was used to assess the points associated with alexithymia. Data were analyzed by applying student’s t-test (independent sample test) and one way ANOVA tests in SPSS for Windows (version 18) statistical program. \n \nResults: Alexithymia score was higher in female than in male subjects (t=2.83, p˂0.01). There was an inverse relationship between alexithymia scores and years of education (F=5.74, p˂0.001). Single subjects had the statistically higher alexithymia scores than the married subjects (t=2.18, p˂0.05). \n \nConclusions: According to these results, it can be stated that male gender, university education and marriage may be related to the lower alexithymia scores in university students. Also, these results suggested that university education individualize to students and improves their mental health by decreasing their alexithymia scores.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,005 | 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 ».