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Enregistrement W2993700432 · doi:10.30552/ejhr.v3i1.52

Inteligencia emocional, calidad de vida y alexitimia en personas mayores institucionalizadas

2017· article· es· W2993700432 sur OpenAlexaboutno aff
Ana Maria Suárez Bermúdez, Inmaculada Méndez, Isabel García-Munuera

Notice bibliographique

RevueEuropean journal of health research · 2017
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueAging, Health, and Disability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPersonaPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the stage of old age it is important the study of emotions and how these affect to adaptation and quality of life of older people. Some authors show up the importance of emotional intelligence and quality of life. Alexithymia refers to the difficulty to understand and identify feelings and those of others and externally oriented thinking. The aim is study the relationship between emotional intelligence, quality of life and alexithymia in a group of elderly. The participants were 25 elderly in an institutionalized center of Murcia; there were 12 men. The questionnaires were used: The brief inventory of emotional intelligence for major (EQ-I-M20), the questionnaire of qualit evaluation of life in residential context (CECAVIR) and The brief scale of alexitimia of Toronto (TAS-20). It found significant positive correlations between: the difficulty to identify feelings and the social and familiar relations; the difficulty to identify feelings and satisfaction with the life; the difficulty to describe feelings and the social and familiar relations as well as a significant negative correlation between difficulty to describe feelings and adaptability. The results will allow to advance in the implantation of activities that promote the emotional development of the elderly institutionalized persons in favor of his quality of life.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,264
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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