Proposal for an empirical model of mentalization for clinical and research purposes
Notice bibliographique
Résumé
Mentalization is a psychological construct that has gained more and more attention over the last few years. Despite this growing interest, researchers have emphasized its multidimensional and complex nature, suggesting it encompasses several interrelated polarities under a broader, unified framework. This study aims to examine the underlying factor structure of key mentalization measures, with the objective of proposing an empirically grounded and comprehensive model applicable in both clinical and research settings. In addition, we provided normative data (percentile ranks) for each individual measure as well as for the extracted factors. A total of 1,190 Spanish adults from the general population (Mage = 34.38; 68.2% female) completed an online survey including the Interpersonal Reactivity Index, the Toronto Alexithymia Scale, the Reading the Mind in the Eyes Test, and the Mindful Attention Awareness Scale. Exploratory and confirmatory factor analysis of these instruments supported a two-factor solution, labelled Cognitive Mentalization and Emotional Mentalization. Furthermore, these dimensions contributed to a higher-order global factor, termed Mentalization. Overall, we observed small negative correlations with age, and women scored higher than men
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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 | 0,015 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».