Alexitimia e inteligência emocional: estudo correlacional
Bibliographic record
Abstract
Inteligência emocional refere-se à capacidade de utilizar informação emocional para guiar pensamento e ações de maneira adaptativa e construtiva. Uma das subáreas da inteligência emocional é percepção, ou seja, a capacidade de identificar corretamente emoções em si e nos outros. O indivíduo alexitímico possui dificuldade em caracterizar o próprio estado emocional. O presente estudo teve como objetivo buscar evidências de validade para o Teste Informatizado de Percepção de Emoções em Fotos (TPE) relacionando-o com a Escala de Alexitimia de Toronto (TAS). Participaram da pesquisa 54 sujeitos que responderam aos instrumentos. O TPE foi pontuado por dois métodos: consenso da amostra e por meio da Teoria de Resposta ao Item, baseado em consenso de seis especialistas. Entre os resultados, encontrou-se que menor capacidade de fantasiar (uma área da alexitimia) está associada a menor capacidade de perceber emoções em si mesmo. Os resultados referentes à validade do instrumento são discutidos no texto. Palavras-chave: inteligência emocional; alexitimia; percepção emocional; teoria de resposta ao item; avaliação psicólogica
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".