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Enregistrement W7071309756

A structural model for predicting alexithymia based on early maladaptive schemas with the mediation of emotional self-disclosure

2023· article· en· W7071309756 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaMediationPopulationToronto Alexithymia ScaleStructural equation modelingScale (ratio)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: alexithymia means the inability to cognitively process information and regulate emotions, which is characterized by the clinical inability to identify emotions experienced by oneself or others. alexithymia is one of the factors affecting the incompatibility and interaction of couples, which has a negative effect on their interaction and compatibility, but there is a research gap in the field of predicting these schemas in the target society, so in this research, alexithymia is discussed based on Early maladaptive schemas in married people. Aims: The purpose of this research was to present a structural model for predicting alexithymia based on Early maladaptive schemas with the mediation of emotional self-disclosure. Methods: The method of descriptive research is correlation type using structural equations. The research population was all married women referred to counseling and assistance clinics in Robat Karim city for consensual divorce in the year 2019, and 200 people were selected by the available sampling method. In order to collect data, the Toronto Persian scale of alexithymia (Beshart, 2007), Early maladaptive schemas scale, short form of Yang (2003), and emotional self-disclosure scale (Snell, 2001) were used. In order to analyze the data, descriptive statistical methods and structural equations were used. Results: The results showed that emotional self-disclosure is mediating in the relationship between alexithymia and Early maladaptive schemas (p>0.05) and between alexithymia and Early maladaptive schemas. Considering emotional self-disclosure as a mediating factor, there is an indirect relationship. Conclusion: The results of this research showed that there is a direct and meaningful relationship between Early maladaptive schemas and alexithymia, so that among the variables of Early maladaptive schemas, the variables of emotional deprivation, defectiveness/shame, dependency/Incompetence, Self-sacrifice and Entitlement/Grandiosity predict alexithymia and among the variables of emotional processing, the variable of weakened and suppressed emotions predicts alexithymia and generally, alexithymia in couples can be He predicted based on the mentioned variables. Therefore, these factors should be considered in prevention and treatment programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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