The Relationship of Mindfulness, Self-Differentiation and Alexithymia With Borderline Personality Traits
Notice bibliographique
Résumé
Background: Psychological problems such as borderline personality traits can negatively affect students' behaviors, cognition, interpersonal communication and academic achievement. It is important to identify factors such as mindfulness, self-differentiation, and alexithymia and determine their relationship these traits. Objectives: This study was performed to investigate the relationship of mindfulness, self-differentiation and alexithymia with borderline personality traits. Methods: In this descriptive correlational study, 309 students from Shahid Bahonar University of Kerman (217 female and 92 male) were selected using the random cluster sampling method. They completed the Five Factor Mindfulness Questionnaire, the Self-Differentiation Scale, the Toronto Alexithymia Scale and the Borderline Personality Scale. After collecting the questionnaires, the data were analyzed using SPSS-24 and AMOS-24 software programs and path analysis method. Results: The analyses showed that the direct effect of mindfulness was significant only on fear of intimacy (p <0.05). Self-differentiation predicted three sub-scales of borderline personality including defense mechanisms, fear of intimacy (p <0.001) and reality testing (p <0.05) in a significant and negative manner. Alexithymia had a significant positive impact on all subscales of borderline personality including identity disturbance, primary defense mechanisms, fear of intimacy (p <0.001) and damaged reality testing (p <0.05). Conclusion: Alexithymia, self-differentiation and mindfulness were the most powerful predictors of students' borderline personality traits, respectively.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».