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Enregistrement W4394940001 · doi:10.61838/kman.jppr.2.1.3

Influences of Impulsivity and Psychological Flexibility on Empathic Abilities: A Quantitative Analysis

2024· article· en· W4394940001 sur OpenAlexaff
V Farzad, Farzaneh Mardani

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Psychosomatic Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducation and Learning Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpulsivityFlexibility (engineering)PsychologyEmpathyCognitive psychologyClinical psychologySocial psychologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to elucidate the predictive roles of impulsivity and psychological flexibility on empathy. Understanding these relationships could inform interventions to enhance empathic abilities in various populations. Utilizing a cross-sectional design, we analyzed data from 350 participants. Descriptive statistics and multiple linear regression analyses were conducted using SPSS version 25 to examine how impulsivity and psychological flexibility relate to empathy. Our analysis demonstrated that psychological flexibility positively predicts empathy, whereas impulsivity shows a negative correlation. Specifically, the regression model accounted for 35% of the variance in empathy scores, highlighting significant predictive capacities of both impulsivity and psychological flexibility on empathy. The study concludes that empathy can be significantly influenced by levels of impulsivity and psychological flexibility. These findings suggest potential avenues for developing targeted interventions aimed at enhancing empathy through the modulation of these psychological constructs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,292
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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