MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3030885936 · doi:10.3760/cma.j.issn.1674-6554.2012.12.020

The relationships between implicit self-esteem, explicit self-esteem and alexithymia in college students

2012· article· en· W3030885936 sur OpenAlexaboutno aff
Han-chao Tan, Kai Wang

Notice bibliographique

RevueZhonghua xingwei yixue yu naokexue zazhi · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueProblem Solving Skills Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaToronto Alexithymia ScalePsychologySelf-esteemFeelingCorrelationClinical psychologyDevelopmental psychologySocial psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To explore the relationships among implicit self-esteem, explicit self-esteem and alexithymia. Methods According to the scores of Toronto Alexithymia Scale(TAS-20), 82 tests were divided into the alexithymia group and the control group, which were assessed with Rosenberg Self-Esteem Scale(SES) and Implicit Association Test (IAT). Results The level of explicit self-esteem in the alexithymia group was significantly lower than that of the control group((28.57±4.57 vs 32.44±2.71)), there was significant differences between two groups(P<0.01). Each factor of the alexithymia (as difficulty describing feelings, difficulty identifying feelings and externally oriented thinking) had significantly negative correlation with explicit self-esteem(r=-0.572, -0.52, -0.56, -0.378, P<0.01), and the alexithymia was positively correlated with the degree of separation in implicit and explicit self-esteem(r=0.421)(P<0.05). Conclusion The alexithymia group has defects in the process of controlling emotional; Alexithymia as a kind of psychological traits may be influence consistency of implicit and explicit self-esteem. Key words: Implicit self-esteem; Explicit self-esteem; Alexithymia

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZhonghua xingwei yixue yu naokexue zazhiMême sujetProblem Solving Skills DevelopmentTravaux en français237 207