Kropp, kontroll och konsekvenser: om mentalisering, mentaliserad affektivitet och ätstörning
Bibliographic record
Abstract
Mentalisering är ett begrepp som syftar på förmågan att förstå sitt eget och andras medvetande. Mentaliserad affektivitet är en sofistikerad form av affektreglering som innebär att kunna vara i sina affekter och ge dem ny mening. Ett syfte med uppsatsen var att undersöka huruvida det är relevant att tala om ett specifikt förhållningssätt till respektive affekt. Vidare var syfte att beskriva mentaliserad affektivitet och mentalisering om andra, för personer som någon gång varit i kontakt med vården på grund av ätstörning. Fyra informanter intervjuades med instrumentet Affect Consiousness Interview- Self/Other, som i föreliggande studie tolkades kvalitativt och utifrån mentaliseringsteorin. Informanterna fick även skatta sig på Toronto Alexitymia Scale-20. Resultatet visade på att informanterna i huvudsak identifierade affekterna genom kroppen och att strategier för att modulera affekter var förväntningar, undvikande samt handlingsstrategier och rationella argument. Informanterna fokuserade på konsekvenser när det gällde affektuttrycket, vilket ledde till att de inte sällan modulerade affekterna redan innan de fick ett yttre uttryck. Likheten som rapporteras mellan egna och andra affektupplevelser tolkades som en begränsad mentalisering om andra. Varken Toronto Alexitymia Scale-20 eller intervjuerna visade på att informanterna skulle ha svårt att identifiera eller beskriva affekter. Studiens begränsningar och förslag på framtida forskning diskuteras.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.005 |
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".