The relationship between alexithymia and shyness in nursing students with mediating roles of loneliness and social identity
Notice bibliographique
Résumé
Background: Shyness is a main cause of poor results in the educational environment. The present study aimed at studying relationship between alexithymia (the inability to recognize or describe one’s own emotions) and shyness in nursing students, with mediating roles of loneliness and social identity. Methods: This descriptive-correlational study was based on structural equation modeling, specific regression equations, and a statistical population of 658 nursing students at Ahvaz University of Medical Sciences in 2018. A sample of 331 students was selected. To collect the data, Toronto’s Alexithymia Scale, Russell, Peplau and Cutrona’s Loneliness Scale, Safarinia’s Social Identity Questionnaire and Briggs, Cheek and Buss’ Shyness Scale were used. Results: The findings from regression analysis showed that there was a direct effect between alexithymia and shyness and an indirect effect between alexithymia and shyness with mediating factors of loneliness and social identity (P<0.01). In total, alexithymia, feelings of loneliness, and perception of social identity had a predictive power of 0.51% of shyness. Conclusion: The results of this study show the effect of alexithymia and the role of moderating influences on feelings of loneliness and social identity perceptions and shyness among nursing students, which can provide useful practical applications to advisers and trainers in order to improve the psychological state of nursing students.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».