Predictors of Fear of Intimacy among University Students
Notice bibliographique
Résumé
The study, which aims to examine the association between fear of intimacy, irrational thoughts and alexithymia in university students, was carried out in a correlational design based on a quantitative research approach. To collect the data, Fear-of-Intimacy Scale (FIS), Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and Irrational Beliefs Test (IBT) were used. The data were analysed with SPSS software. Pearson Product Moments Correlation Coefficient was used to examine the associations among fear of intimacy, irrational thoughts and alexithymia. The result of correlation analysis showed that there is a statistically significant association between fear of intimacy and alexithymia. Hierarchical regression analysis was applied to determine the original contribution of irrational thoughts and alexithymia in the explanation of fear of intimacy. In the first step, the predictive strength of irrational thoughts, need for approval, high expectations, tendency to blame and fear of intimacy were examined. The first regression model was significant and accounted for 6.8% of the total variance of fear of intimacy. It was determined that the tendency to blame and helplessness contributed significantly to the model. In the second step, alexithymia was added to the model with sub-dimensions. The second regression model was significant and accounted for 23.5% of the total variance of fear of intimacy. When the R2 change values were examined, the original contribution of the sub-dimensions of alexithymia to the total variance of fear of intimacy was 16.7%.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».