The Mediating Role of Alexithymia in the Relationship Between Defense Mechanisms and Tendency to High-risk Behaviors Among Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although high-risk behaviors lead to adverse physical, psychological, and sociological consequences, less attention has been paid to identifying their related factors. The aim of this study was to investigate the mediating role of alexithymia in the relationship between defense mechanisms and high-risk behaviors among adolescents in Zahedan. Methods: In this descriptive-correlative study, junior and senior high school students of Zahedan, Iran were studied in the academic year 2015-2016. A sample of 250 (125 males and 125 females) students were chosen by multi-stage cluster sampling and asked to complete the Defense Style Questionnaire (DSQ), Toronto Alexithymia Scale (TAS), and the Risk-Taking Scale (IARS) for Iranian Adolescents. Data analysis was conducted by measuring coefficients of correlation and performing a path analysis. Results: Path analysis showed a significant correlation between defense mechanisms and alexithymia (P<0.01) and a significant correlation was found between immature defense mechanisms and high-risk behaviors (P<0.01). Conclusion: In the relationship between dysfunctional defense mechanisms and high-risk activities, alexithymia played a mediating role. It can be inferred that dysfunctional defense mechanisms play a key role in high-risk activities by influencing alexithymia.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».