ЛИЧНОСТНЫЕ И КОММУНИКАТИВНЫЕ АСПЕКТЫ ПРОЯВЛЕНИЯ АЛЕКСИТИМИИ
Notice bibliographique
Résumé
Цель. Выявить связь алекситимии с показателями межличностных отношений и личностных особенностей. Методы и методики исследования. Методы: теоретический анализ литературных источников; психологическое тестирование; математическая статистика: коэффициент ранговой корреляции Rs Спирмена. Методики: «Торонтская шкала алекситимии» TAS-20 (Toronto Alexithymia Scale – TAS-20-R; Г. Д. Тэйлор; адаптация: Е.Г. Старостина); «Тест на эмоциональный интеллект» (Н. Холл); «Многофакторный личностный опросник 16-PF» (Р. Кеттелл); «Диагностика помех в установлении эмоциональных контактов» (В.Бойко); «Опросник межличностных отношений» (Fundamental Interpersonal Relations Orientation – FIRO-B; В. Шутц; адаптация: А.А. Руковишников). Результаты. В результате проведенной работы мы выяснили, что алекситимия взаимосвязана с личностными и коммуникативными особенностями студентов. Нам удалось выявить особенности проявления эмоционального интеллекта, черт личности, конкретных помех при установлении эмоциональных контактов, которые проявляются с повышением выраженности алекситимии в общей исследуемой группе студентов. Область применения результатов. Результаты исследования могут быть применены для коррекции алекситимии и ее проявлений в межличностных отношениях студентов и при выстраивании контакта.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».