The effectiveness of mindfulness-based cognitive therapy on self-compassion, Alexithymia and cognitive distortion of students experiencing love failure.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the effectiveness of mindfulness-based cognitive therapy on self-compassion, Alexithymia, and cognitive distortion of students with Love Trauma Syndrome. The statistical population of this research includes women students with love trauma syndrome in Azad University Qazvin who were studying in 1399-1400. The sample of the present study was selected through a call and voluntarily from female students who experienced love failure in their lives and People who got a score above 20. People selected the final sample and then these people were randomly assigned to the experimental and control groups. In this study, to collect data, self-compassion Neff (2003) questionnaire, cognitive distortion Elis (1998) questionnaire, and Alexithymia Toronto (1994) questionnaire were used. Also in this study, multivariate analysis of covariance was used to analyze the data. The results of data analysis showed that mindfulness-based cognitive therapy training had a significant effect on self-compassion, Alexithymia, and cognitive distortions of women students with Love Trauma Syndrome (p <0.001). The results of the study showed that counselors and psychologists can use mindfulness-based cognitive therapy to increase their compassion, reduce emotional distress, and cognitive distortion in students with Love Trauma Syndrome.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».