The personality emotional sphere features on the example of Russian youth in the first quarter of the 21st century
Notice bibliographique
Résumé
The article provides a brief theoretical review of the personality emotional sphere, including such phenomena as alexithymia, empathy and emotional intelligence. At the same time, it is noteworthy that the importance of emotions in different spheres of human life is recognized in different branches of psychology and is of key importance both in personal (family, friendly relations, etc.) and in business (business, organization management, teaching, etc.) life of a modern person. Therefore, the authors of the article consider it fundamentally important to develop the emotional sphere of personality, in particular, among young people, because Emotions can help with self-organization and self-motivation in the learning process; however, difficulties in understanding emotions (alexithymia) can negatively affect mental health and indicate the possible presence of psychological trauma in the past. This article also presents the results of an empirical study, namely, conclusions in accordance with the data of correlation analysis. According to the results obtained, it can be argued that the presence of alexithymia is not always associated with underdeveloped emotional intelligence: a person may retain the ability to empathize, probably even with a weak differentiation of ideas about human emotional states. Thus, the hypothesis of a (positive) relationship between high rates of alexithymia and low levels of empathy was not confirmed by the example of a student sample (at the Moscow University of the Humanities and Bauman Moscow State Technical University (Bauman MSTU)).
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».