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Enregistrement W4400301458 · doi:10.53543/jeps.vol18iss3pp261-277

The Impact of Alexithymia on Self-Compassion through Cultural and Gender Factors: A Study across Culture in Seven Arab Countries

2024· article· en· W4400301458 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Educational and Psychological Studies [JEPS] · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: The study aimed to identify the prevalence of alexithymia, the nature of the relationship between it and self-compassion, and the differences between alexithymia, culture, gender, and the interaction between them on the dimensions of self-compassion in seven Arab societies, to achieve the aim of the study, the descriptive, correlational approach was used. The sample consisted of (N= 2265); their ages ranged between (18-60) years, who were applied to the Toronto Alexithymia Scale. and the Self Compassion Scale.The results showed a difference in the prevalence of alexithymia, which ranged between (26.2% - 49%), and it reached (36.7%) in the total sample, Moreover, the relationships between alexithymia and self-compassion also varied, and the total sample showed a positive relationship between alexithymia and self-judgment, isolation, and Over-identification. Furthermore, alexithymia influenced the dimensions of self-compassion, especially the negative dimensions, and alexithymic people were higher in self-judgment, isolation, and self-identification. The largest effect size was the effect of alexithymia on self-judgment, as the differences were attributed to alexithymia at a rate of (13.4%), and these differences were not isolated from the influence of culture, as the results showed an interaction of the factors of alexithymia and culture in varying the dimensions of self-compassion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,346 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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Résumé présentoui

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