La relevancia de la inteligencia emocional para la psicología clínica. Inteligencia emocional y alexitimia
Notice bibliographique
Résumé
Este artículo examina la relevancia del constructo de inteligencia emocional (IE) para la psicología clínica. Aunque exista poca investigación directa sobre el constructo de Inteligencia Emocional, varios constructos relacionados con ella han generado una cierta cantidad de literatura en el ámbito de la psicología clínica, particularmente él de alexitimia. Aunque inicialmente se ha asociado con pacientes con problemas psicosomáticos, alexitimia se ha vinculado a una variedad de trastornos clínicos. En varias poblaciones no clínicas se ha asociado también con una variedad de problemas de salud y estilo de vida, igual que con problemas interpersonales. Individuos que puntúan alto en medidas de alexitimia muchas veces son clientes poco aptos para muchas formas de psicoterapias que trabajan con insight. Como respuesta a esto, varios psicoterapeutas han adaptado formas de psicoterapia existentes para trabajar con estos individuos. Como se resume en este artículo, estas modificaciones intentan mejorar la capacidad del cliente para tomar conciencia de sus problemas para procesar y experimentar emociones. En el presente artículo también se describen técnicas especialmente recomendables para la intervención con grupos de pacientes.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».