Metacognitive thinking skills as indicators of mental health: Possible effects of alexithymia levels
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to examine the potential effects of alexithymia levels on metacognitive thinking skills among university students by identifying the prevalence levels of alexithymia, determining the level of metacognitive thinking skills, and examining the effects of alexithymia levels on metacognitive thinking skills that are indicators of mental health. A descriptive and comparative research design was adopted to analyze behavioral patterns related to alexithymia and metacognition. The sample included 120 male and female university students randomly selected from the population. The Toronto Alexithymia Scale and the Metacognitive Thinking Scale were administered to measure the main variables. The results revealed that students exhibited generally high levels of both alexithymia and metacognitive thinking. However, significant differences were observed among groups; students with low alexithymia levels demonstrated superior metacognitive thinking skills compared to those with medium and high levels. These findings highlight the inverse relationship between alexithymia and metacognitive capacity and that alexithymia affects metacognitive thinking skills, which are important indicators of a learner's mental health. Alexithymia negatively affects students’ ability to monitor, evaluate, and regulate their own cognitive processes, which may have implications for their overall mental health and academic performance. The study recommends implementing psychoeducational programs that enhance emotional awareness, imaginative engagement, and reflective practices to strengthen metacognitive thinking and support students’ psychological well-being.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».