Alexitimia como predictor directo y mediado por la depresión en la violencia de pareja
Bibliographic record
Abstract
La investigación de la violencia de pareja se ha centrado tradicionalmente en la mujer como víctima y el hombre como agresor; no obstante, la violencia frecuentemente es recíproca. La alexitimia constituye un potencial factor de riesgo de violencia de pareja por sus características de un vínculo inseguro, un estilo pasivo de afrontamiento, un déficit de empatía y dificultades de control emocional. Además, la alexitimia se encuentra relacionada con la depresión. El artículo estudia la relación de la alexitimia con la violencia sufrida y la violencia ejercida (frecuencia y daño) en hombres y mujeres con una pareja heterosexual controlada por la variable depresión. Se aplicaron el Cuestionario de Violencia Sufrida y Ejercida de Pareja (CVSE, Moral de la Rubia & Ramos Basurto, 2015), la Escala de Alexitimia de Toronto de 20 ítems (EAT-20, Bagby, Parker & Taylor, 1994, en su versión mexicana de Moral de la Rubia, 2008a) y el Inventario de Depresión de Beck (2ª ed., IDB-2, Beck, Steer & Brown, 1996, en su Formato Simplificado de Aplicación, IDB-2-FSA; Moral de la Rubia, 2013) a una muestra no probabilística de 240 participantes (120 mujeres y 120 hombres) en Monterrey, México. La alexitimia correlacionó más con la violencia sufrida que con la violencia ejercida, más con el daño que con la frecuencia dentro de la violencia sufrida y más con la frecuencia que con el daño dentro de la violencia ejercida. La mayoría de estas correlaciones permanecieron significativas al parcializar la depresión. En un modelo con buen ajuste en la muestra conjunta (hombres y mujeres), la alexitimia mostró un efecto significativo tanto sobre la violencia sufrida como la ejercida y este efecto fue tanto directo como indirecto con la mediación de la depresión. Concluye que la alexitimia es principalmente un factor de riesgo para sufrir violencia y en menor medida para ejercerla.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".