Исследование алекситимии у студентов медицинского университета с учетом принадлежности к диспансерной группе
Bibliographic record
Abstract
ИССЛЕДОВАНИЕ АЛЕКСИТИМИИ У СТУДЕНТОВ МЕДИЦИНСКОГО УНИВЕРСИТЕТА С УЧЕТОМ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ К ДИСПАНСЕРНОЙ ГРУППЕ Н. Н. Вишнякова, Д. С. Каскаева ГБОУ ВПО Красноярский государственный медицинский университет имени проф.В. Ф. Войно-Ясенецкого Министерства здравоохранения РФ, ректор -д.м. н., проф.И. П. Артюхов; кафедра клинической психологии и психотерапии с курсом ПО, зав.-д.псх.н, проф.И. О. Логинова; кафедра поликлинической терапии, семейной медицины и ЗОЖ с курсом ПО, зав.-д.м. н, проф.М. М. Петрова.v%+< (11+%$."-(?.Изучить наличие алекситимии у студентов медицинского вуза, принадлежащих к трем группам диспансерного учета.l 2%0( +; ( ,%2.$;.В исследовании приняли участие 307 студентов.Уровень алекситимии определялся с помощью Торонтской алекситимической шкалы (TAS, G. Teylor).p%'3+<2 2;.Выявлена высокая доля алекситимии разной степени выраженности среди студентов, принадлежащих ко второй и третьей группам диспансерного учета.g *+>7%-(%.Установлено, что наличие алекситимического радикала в структуре личности не только у представителей второй и третьей группы (имеющих в анамнезе хроническое заболевание), но и у здоровых респондентов делает их группой риска возникновения психосоматических заболеваний.j+>7%";% 1+.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".