Does depressive symptomology moderate the relationship between alexithymic traits and emotion perception ability?
Notice bibliographique
Résumé
While a relationship between alexithymic traits and emotion perception difficulties has been consistently demonstrated, no prior research has examined whether depressive symptomology influences this relationship. The present study examined the relationship between alexithymic traits and the ability to identify a range of dynamically displayed basic emotions (happiness, sadness, and fear), across various emotion intensity levels (20%, 60%, and 100%), and whether depressive symptomology moderated this relationship. One-hundred and twenty participants (68 females; aged 18 to 65 years, `M` = 24.95, `SD` = 7.19) completed the Toronto Alexithymia Scale, the Depression, Anxiety, and Stress Scale, and the Emotion Recognition Task. The present results indicate that higher levels of alexithymic traits may be associated with a reduced ability to identify fear at full intensity levels, which provides some limited support for the prior literature. Furthermore, higher levels of depressive symptomology may be associated with an enhanced ability to identify fear at low intensity levels, which provides tentative support for the negative bias in emotion processing typically found in depressed individuals. However, no further enhancement, attenuation, or moderation effects were evident. Future research in individuals with higher levels of alexithymic traits and depressive symptomology is required to support these findings and to better inform potential targeted treatment programs for those who may be experiencing interpersonal difficulties.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».