A Comparison of Alexithymia, Character and Temperament, and Aggression between Addicts and Healthy Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Aim and Background: The present study was conducted to compare alexithymia, character and temperament, and aggression between addicts and healthy individuals. Methods and Materials: This causal-comparative research was conducted on 80 addicts and 80 healthy individuals. The subjects were selected through convenience sampling method and were matched. The research tools included the Toronto Alexithymia Scale, Temperament and Character Inventory (TCI) (Cloninger et al.), and Buss-Perry Aggression Questionnaire (AGQ). Data were analyzed using MANOVA and ANOVA. Findings: There was a significant difference between addicts and healthy individuals in terms of alexithymia components (difficulty identifying feelings, difficulty describing feelings, and externally-oriented thinking) and aggression components (physical aggression, verbal aggression, and anger and hostility). The scores of alexithymia and aggression components were higher in addicts compared to healthy individuals. Moreover, the scores of damage and novelty seeking components in the character and temperament variable were higher in addcits. The scores of the components of self-leadership, partnership, and persistence were lower in addicts in comparison with healthy individuals. No significant difference was found between the two groups in terms of the components of remuneration, dependency, and self-transcendence. Conclusions: This study, in line with researches focused on investigating the underlying personality aspects involved in addiction, can be helpful in understanding the factors involved in this phenomenon and proposing suitable solutions for the prevention and treatment of addiction.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».