Alexithymia in an unconventional sample of Forestry Officers: a clinical psychological study with surprising results
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinical psychological dynamics are known as effective in the onset of medical conditions. In this regard, alexithymia represents a well-recognized and studied phenomenon, whose study is attracting academic attention. Its relations with several conditions have found consistent resonance in the clinical fields, so that the application of clinical models to disregarded populations represents a relevant clinical opportunity. The current study was aimed at extending alexithymia study to a population consisting of State Forestry officers, including significant variables as age and years of tenure. Methods: The observation group consisted of 59 State Forestry officers, aged between 48 and 67 years old (SD=3.436). All subjects fully completed the protocol, consisting of the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and a sociodemographic questionnaire. Descriptive statistics, correlational analyses, dependencies and statistical differences were performed in order to let significant relations emerge. Statistical analyses were performed using SPSS 24.0 for the Window package. Results: Descriptive statistics highlighted high scores related to all alexithymia factors (Difficulty Identifying Feelings, Difficulty Describing Feelings, Externally Oriented Thinking, TAS-20 Total score) in the considered individuals. Correlational analyses provided significant relations with reference to age, years of tenure and the whole set of alexithymic variables. Significant dependencies emerged among the selected predictors (age and years of tenure) and Tas-20 variables (including total score), as well as significant differences between two selected groups (38 and 38 years of tenure). Conclusion: Alexithymia emerged as particularly present in the considered population of State Forestry officers, demonstrating its sensibility with reference to age and years of tenure variables. The study of psychological phenomena affecting general subjects’ condition represent an extension of a present research field of high innovativeness, considering the lack of knowledge referred to the selected sample. Furter studies should increase the number of included individuals in order to favor the extension of the emerged results.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».