Alexithymia and spontaneity: When half word is not enough
Notice bibliographique
Résumé
Alexitimia é o termo que descreve pessoas com dificuldade em reconhecer, processar e regular emoções. É considerada um factor de risco para alguns problemas de saúde ou psiquiátricos como o caso de abuso de substâncias, ataques de pânico, stress pós-traumático, doenças psicossomáticas e alimentares. A alexitimia reduz a probabilidade destes indivíduos responderem positivamente aos tratamentos convencionais aplicados a estas perturbações. Alguns estudos sugerem que intervenções terapêuticas, com estes sujeitos, que promovam a consciência emocional e integrem elementos simbólicos, podem ser eficazes na redução de características alexitímicas. Assim, relacionámos esta temática com a espontaneidade, visto que, a descoberta da potencialidade terapêutica da espontaneidade e os seus efeitos no reforço das interacções humanas, é uma das revelações mais intrigantes da psiquiatria moderna. O objectivo deste estudo é perceber que relação existe entre a alexitimia e a espontaneidade, qual a prevalência de cada uma, e atribuir um valor médio à espontaneidade, facto até à data inexistente. O método utilizado foi um estudo correlacional recorrendo aos instrumentos Toronto Alexithymia Scale-20 (TAS-20) e Revised Spontaneity Assessment Inventory (SAIR). A amostra é caracterizada por 2940 indivíduos de Portugal Continental. Com os resultados obtidos constatou-se uma prevalência significativa de elevada alexitimia na amostra e uma correlação negativa entre os valores obtidos na TAS-20 e no SAI-R. Consegiu-se um ponto de corte para classificar os scores do SAI-R em baixa, moderada e elevada espontaneidade.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».