Alexitimia y agresión en adolescentes: sus diferencias de género
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To know the differences in alexithymia and aggression between male and female adolescents in the fourth and fifth year of high school education. Methods. Level of descriptive-comparative research, type of basic research, transversal design. We worked with a sample of 374 high school students, considering the non-probabilistic sampling of census type that selected 173 men and with probabilistic sampling of stratified type were considered 201 women. The Toronto Alexithymia Scale (T.A.S.-20) and the Buss Perry Aggression Questionnaire were used as instruments for data collection. Likewise, the difference in proportions was used for data analysis. Results. When comparing the differences with alexithymia, according to the gender of the students, a P value = 0.530 was obtained, this being greater than 0.05; so the null hypothesis is accepted and it is stated that there are no significant differences in alexithymia between male and female adolescents. On the other hand, when comparing the differences with respect to aggression according to gender, a P value = 0.001 was obtained, this being less than 0.05; therefore, the null hypothesis of equality is rejected and it is affirmed that there are differences in aggression between male and female adolescents. Conclusions. There is a relationship between alexithymia and aggression in male and female adolescents.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».