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Capacidad para diferenciar sentimientos de sensaciones corporales y para identificar y describir sentimientos evaluados con la TAS-26 ítems

2018· article· es· W2913050421 on OpenAlexaboutno aff
GCI Llermanos

Bibliographic record

VenueRevista de la Facultad de Ciencias Médicas de Córdoba · 2018
Typearticle
Languagees
FieldHealth Professions
TopicHealth and Lifestyle Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

El término alexitimia refiere a la incapacidad o dificultad para identificar las emociones propias; es considerada un rasgo dimensional de la personalidad. Uno de los factores constituyentes de este rasgo es la incapacidad del sujeto para diferenciar sus sentimientos de sus sensaciones corporales, como así para identificar y describir sus propios sentimientos. Objetivos: describir la capacidad para diferenciar los sentimientos de las sensaciones corporales e identificar y detallar los sentimientos, en una muestra de estudiantes diferenciada por sexos.Estudio observacional, descriptivo, de diseño transversal tipo encuesta, en la modalidad de cuestionario autoadministrado, en el ciclo lectivo 2018. Selección de la muestra: muestreo aleatorio simple (n=80). Instrumento: Escala de Alexitimia de Toronto 26 ítems (TAS-26), que evalúa cuatro factores: Factor I (Diferenciar los sentimientos de las sensaciones corporales y capacidad para identificar y describir sentimientos), Factor II (Capacidad para comunicar a los demás los propios sentimientos), Factor III (Capacidad para imaginar o fantasear) y Factor IV (Tendencia a preocuparse más por problemas externos que por el análisis de experiencias personales). En esta investigación se evaluó el Factor I (rango de puntajes de 11 a 55). En lo que respecta a la metodología estadistica para el análisis de la información se realizó la codificación y tabulación de los datos; para esto se construyeron tablas de contingencia bivariables para indicar las frecuencias absolutas, relativas, porcentajes y frecuencias acumuladas. Se estableció un error alfa al nivel de significación de una p<0,05%. Con el fin de analizar las diferencias en las distribuciones de frecuencias se utilizó la prueba del Chi Cuadrado que evalúa variables categóricas en escala nominal u ordinal.Muestra total: 7,5% puntaje menor a 20; 77,5% entre 20-40 y 15% mayor a 40. Muestra por sexos: varones 5% y mujeres 8,3% (puntajes menores a 20); varones 80% y mujeres 76,7% (puntajes entre 20 y 40); 15% en ambos sexo (puntajes superiores a 40). Sin diferencias estadísticamente significativas para cada una de las categorías de puntajes. En la muestra total prevalecieron los puntajes de 20 a 40. El sexo no influenció los puntajes del Factor I.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.014
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.340
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0140.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.002

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.

Opus teacher head0.095
GPT teacher head0.426
Teacher spread0.331 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
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