Predicting alexithymia based on attachment styles and perfectionism dimensions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alexithymia is difficulty in describing, differentiating and regulating emotions. This construct is rooted in the relatively stable emotional bond of the child with the primary caregiver and it continues under the influence of one's effort to avoid emotions by focusing on perfectness and hiding defects. Based on these, does it possible to predict alexithymia by attachment styles and dimentions of perfection? Aims: The present study was carried to predict alexithymia based on attachment styles and dimensions of perfectionism in students of University of Tehran. Method: current study is descriptive-correlation research. 268 students (37 women and 231 men) from University of Tehran completed the Adult Attachment Inventory (Besharat, 1392), Tehran's Multidimensional Perfectionism Scale (Besharat, 1386) and Farsi Toronto Alexithymia Scale 20 (Besharat, 2007) by accessible sampeling, voluntarily. Results: The analysis of data involves Pearson’s correlation coefficient and simultaneous regression analytic. The results demonstrated that as the self-oriented (p<0/01, r=0/30), other-oriented (p<0/01, r=-0/26) and social-oriented (p<0/05, r=0/14) perfectionism increased, the scores of alexithymia increased too. Results also showed that increasing in secure attachment subscale (p<0/01, r=-0/35), the alexithymia score reduce and an increasing in avoidance (p<0/01, r=0/38) and ambivalence (p<0/01, r=0/38) attachment sunscales, the alexithymia score increased. Findings showed that secure, avoidance, and ambivalent attachment styles, along with self-oriented perfectionism, explained 26% of alexithymia variances (p<0/01) Conclusions: This means that child's failure to have a secure relationship with the caregiver leads to alexithymia and perfectionism that operate as a means to self-expression during the development also delay recognition and description of emotions so that alexithymia persists.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».