Determinants of Dispositional Mindfulness Based on Alexithymia and Positive and Negative Dimensions of Perfectionism in College Students
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Dispositional mindfulness is an important component of psychological health. Research shows that factors such as alexithymia and perfectionism affect mindfulness. The present research was performed with the aim of investigating the role of dispositional mindfulness on alexithymia and perfectionism among students of Tabriz University in the academic year 2016-2017. Materials and Methods: in a descriptive-correlational study, 150 students from the University of Tabriz selected by using the available sampling method participated in the present research. The data were gathered using a five-dimension mindfulness questionnaire (FFMQ), a positive and negative perfectionism scale and a alexithymia scale (TAS-20). The data were analyzed using the Pearson correlation test and the linear regression analysis in the SPSS software. Result: The results showed that there is negative relationship between difficulty in identifying feelings with mindfulness (B=0/24, p=029). Also, negative perfectionism (B=/029) and positive perfectionism (B=-/027) are able to predict the variance of mindfulness in students. Conclusion: According to the obtained results, it can be concluded that difficulty in identifying feeings and perfectionism (Positive and negative) can be determinants of dispositional mindfulness in college 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».