Attachment, alexithymia, gender, and emotional disclosure : an interactional investigation
Notice bibliographique
Résumé
Emotional disclosure—verbal communication of emotional experiences—reduces emotional distress and positively impacts interpersonal relationships. Consequently, concealing emotions has been shown to negatively impact physical and psychological health. Previous research has shown that people with attachment avoidance orientation, and people with alexithymia, limit their use of emotional disclosure as a means of affect regulation. Little research however, has been conducted to determine if alexithymia mediates the negative relation between attachment avoidance and emotional disclosure. Additionally, there is little research evaluating the moderating effect of gender on the relation between attachment avoidance and alexithymia. Presently, we investigated if alexithymia mediated the negative relation between attachment avoidance and emotional disclosure. Secondarily, we evaluated whether gender moderated the positive relation between attachment avoidance and alexithymia. Participants were Mechanical Turk workers (N = 178) who completed measures of attachment orientation, alexithymia, and generalized emotional disclosure tendencies. Our primary hypothesis was supported: alexithymia partially mediated the relation between attachment avoidance and emotional disclosure. Our secondary hypothesis was also supported: gender moderated the relation between attachment avoidance and alexithymia in that the relation was stronger for male participants compared to female participants. Implications for theory and counselling psychology practice will be discussed.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».