Prediction of Loneliness Feeling based on Attachment Style and Alexithymia with the Mediation of Self-Compassion
Notice bibliographique
Résumé
The social connection is one of the important needs. The inability to establish and maintain successful relationships with others leads to experiencing loneliness. This study was conducted to predict loneliness feeling based on attachment style and alexithymia with the mediation of self-compassion. The research method was Structural Equation Modeling. The research population included all students aged 18 to 26 years of Islamic Azad University, Central Tehran branch in the academic year 2023-2024, using the convenience method, 384 people were selected as a sample and responded to the Student Loneliness Feeling Scale by Asher et al., Hazan & Shaver Adult Attachment Scale, Toronto Alexithymia Scale by Taylor et al., and Neff Self-Compassion Scale. The data were analyzed with Hayes regression model 4. The findings showed that secure attachment style negatively and insecure attachment styles and alexithymia positively predicted loneliness feeling. Self-compassion negatively predicted loneliness feeling. The secure attachment style positively, and insecure attachment styles and alexithymia negatively predicted self-compassion. Hence, attachment styles and alexithymia predicted loneliness feeling directly and indirectly through self-compassion. The research findings can be used in designing preventive interventions and providing practical solutions to reduce loneliness feeling in Iranian students.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».