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Enregistrement W7115907415 · doi:10.17632/kgjmh2fwk9

Dataset for the Deez Alexithymia Scale (DAS-21): Adult Community Sample

2025· dataset· W7115907415 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMendeley Data · 2025
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaToronto Alexithymia ScaleFeelingScale (ratio)Sample (material)Raw scorePsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset contains anonymized item-level and scored responses for the Deez Alexithymia Scale (DAS-21), a 21-item self-report psychometric instrument developed to assess alexithymia as a multidimensional construct. Alexithymia refers to persistent difficulties in identifying and describing emotions, a tendency toward externally oriented thinking, and reduced emotional engagement. The DAS-21 was designed to extend traditional measurement approaches by incorporating emotional detachment as an explicit and theoretically relevant dimension, making the scale suitable for research, educational, and applied psychological contexts. The dataset is based on a community adult sample (N = 300) and includes demographic variables alongside full item-level responses to all DAS-21 items. Participants are represented by anonymous identifiers to ensure confidentiality. Demographic variables include age (in years), gender (coded numerically), and education level (coded to reflect highest level of completed education). No personally identifiable information is included, and no clinical diagnoses are implied or recorded in the dataset. Each DAS-21 item is rated using a 5-point Likert-type response format ranging from 1 (Strongly disagree) to 5 (Strongly agree). Higher scores reflect greater levels of alexithymic traits. In addition to raw item responses, the dataset includes computed subscale scores corresponding to the four theoretical dimensions of the DAS-21: Difficulty Identifying Feelings (DIF), Difficulty Describing Feelings (DDF), Externally Oriented Thinking (EOT), and Emotional Detachment (ED). A total alexithymia score is also provided, calculated as the sum of all 21 items. No reverse-scored items are used, reducing scoring complexity and potential user error. The dataset is structured to facilitate transparency, reproducibility, and secondary analysis. It may be used for psychometric evaluation, scale comparison studies, methodological demonstrations, educational purposes, and exploratory research on emotional awareness and affective processing. Researchers may also use the dataset to test alternative factor structures, examine measurement invariance, or illustrate scoring procedures in teaching and training contexts. While the dataset reflects realistic response distributions consistent with self-report research, it should be interpreted as non-diagnostic and not as a substitute for clinical assessment. All data are fully anonymized, and participation was voluntary. The dataset does not contain sensitive personal information, health records, or identifying variables. Overall, this dataset supports open science practices by providing a clear, well-documented resource for the study of alexithymia. By combining item-level data with scored subscales and transparent documentation, the dataset offers a valuable foundation for future research on emotional processing, neurodiversity, and educational implications associated with alexithymic traits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0700,061
Intégrité de la recherche0,0020,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,281 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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