Clarifying the relationship between alexithymia and subjective interoception
Notice bibliographique
Résumé
The long-standing hypothesis that emotions rely on bodily states is back in the spotlight. This has led some researchers to suggest that alexithymia, a personality construct characterized by altered emotional awareness, reflects a general deficit in interoception. However, tests of this hypothesis have relied on heterogeneous assessment methods, leading to inconsistent results. To shed some light on this issue, we administered a battery of self-report questionnaires of interoception and alexithymia to three samples from Italy, the U.S., and Singapore (N = 814). Correlation and machine learning analyses showed that alexithymia was associated with deficits in both subjective interoceptive accuracy and attention. Alexithymics' interoceptive deficits were primarily related to difficulty identifying and describing feelings. Interoception showed a weaker association with externally-oriented thinking as operationalized by the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and no association with the affective dimension of alexithymia later introduced by the Bermond-Vorst Alexithymia Questionnaire (BVAQ). We discuss our results with reference to the theoretical and psychometric differences between these two measures of alexithymia and their shortcomings. Overall, our results support the view that interoceptive deficits are a core component of alexithymia, although the latter cannot be reduced to the former.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».