A Comparative Analysis of the Anxiety in Offenders of the Law Based on Structural Equational Models
Notice bibliographique
Résumé
Anxiety affects men and women and have a negative impact on their lives. This paper presents two structural equation models (SEM) to evaluate the variables (physiological and cognitive), that most influenced the anxiety in men and women offenders of the law. Was used a representative sample of 60 offenders of the law (30 mens and 30 womens) of the Specialized Attention Center (SAC) “Carlos Lleras Restrepo” in Medellin, Colombia with diagnosis of Antisocial Personality Disorder (APD). The results of Bartlett's and KMO tests, indicated that the factorial analysis is adequate, all the constructs are statistically significant. The goodness-of-fit test indicated that the model fits well with the data. This paper concludes that, of the two constructs considered: physiological and cognition, in the men the construct that most influences the latent variable physiological are the “Palpitations or tachycardia”. The construct that most influences the latent variable cognitive is the “a feeling of instability”. In the women, the construct that most influences the latent variable physiological is the “dizziness or vertigo”. The construct that most influences the latent variable cognitive is “be afraid”.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».