Giving words to emotions: the use of linguistic analysis to explore the role of alexithymia in an expressive writing intervention
Notice bibliographique
Résumé
Expressive writing techniques are methods focusing on written emotional expression that require people to write about traumatic or difficult experiences, with the objective of promoting an elaboration of these events. The general aim of the study is to investigate the influence of alexithymia, a deficit in emotional regulation processes, on the effects of an expressive writing intervention, analyzing the writing protocols through the use of the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWIC) and Referential Process (RP) linguistic measures via IDAAP software. Thirty-five women undergoing an assisted reproductive treatment participated in the study and filled out a sociodemographic questionnaire, the 20-item Toronto Alexithymia Scale. They also underwent three session of writing, following a request that they write about their emotions regarding their current situation. The women enrolled were divided into two groups: low alexithymia and high alexithymia, comprising individuals with a TAS-20 total score lower or higher than the mean, respectively. Analyses within the groups during the three writing sessions revealed that the women with low alexithymia reported a greater number of words expressing affectivity, sadness and future perspective, whereas no significances in the high alexithymia group emerged. Moreover, when analysing differences between the groups, high-alexithymia women reported lower scores in RP indexes and fewer words expressing sadness, future perspectives and we verbal. In conclusion, these preliminary findings may confirm the hypothesis that alexithymia affects the effectiveness of expressive writing through a difficulty in becoming involved in the writing process and a lack of symbolizing processes.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».