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Record W3166437433 · doi:10.71781/17665

Régulation émotionnelle et conduites alimentaires à risque : approfondissement du rôle de l’alexithymie et des émotions discrètes de types traits et états

2020· dissertation· fr· W3166437433 on OpenAlexaboutno aff
Jessica Pugliese

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Languagefr
FieldNeuroscience
TopicOlfactory and Sensory Function Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La forte prévalence des conduites alimentaires à risque (CAAR), par exemple la restriction alimentaire, les vomissements auto-induits ainsi que les crises d’hyperphagie boulimique de sévérité non diagnostique, et les conséquences importantes qu’elles peuvent entraîner ont amené les chercheurs à vouloir mieux comprendre les facteurs impliqués dans leur développement. Cette thèse s’intéresse à un phénomène à la base d’un nombre grandissant de théories sur les CAAR : la régulation émotionnelle. Le premier article se concentre sur le concept d’alexithymie, un trait de personnalité jouant un rôle clé dans la régulation émotionnelle ainsi que le développement, le maintien et la rechute des CAAR. Bien que l’association entre l’alexithymie et les CAAR soit bien établie, les études n’offrent pas d’explication quant aux facteurs qui contribuent à l’apparition de traits de personnalité alexithymiques qui, à leur tour, placent l’individu à risque de développer des CAAR. En explorant la documentation scientifique disponible, il est possible de constater que plusieurs psychanalystes ont autrefois proposé des concepts pour expliquer le développement de l’alexithymie (p. ex. refoulement primaire, expérience non formulée, déni), mais ces théories ont rarement fait l’objet d’études empiriques. L’objectif du premier article est donc de tester ces modèles en utilisant deux stratégies de régulation émotionnelle provenant du modèle de James J. Gross, soit la suppression expressive et la réévaluation cognitive. Un échantillon de 292 femmes provenant majoritairement d’une population non clinique universitaire a complété le Toronto Alexithymia Scale-20 items, le Emotion Regulation Questionnaire et le Eating Disorder Inventory-2. Les résultats des médiations proposent que la suppression expressive prédit positivement les traits de personnalité alexithymiques, ce qui prédit positivement les CAAR. Inversement, la réévaluation cognitive prédit négativement les traits de personnalité alexithymiques, ce qui prédit ensuite négativement les CAAR. Ces résultats suggèrent qu’il pourrait être pertinent d’intervenir sur certains mécanismes potentiellement précurseurs de l’alexithymie afin de favoriser la diminution d’agirs comportementaux comme les CAAR. Les résultats de cette première étude ouvrent la réflexion sur des pistes d’intervention concrètes pouvant être mises en application auprès des personnes souffrant de CAAR. En effet, les résultats de cette thèse suggèrent qu’il pourrait être important d’aider l’individu à diminuer l’évitement/la suppression de ses émotions pour plutôt encourager leur exploration. Il est possible d’émettre l’hypothèse que ce type d’intervention permettrait, avec le temps, la diminution des traits alexithymiques, ceci en favorisant la formation de représentations mentales des émotions. Conséquemment, la diminution de décharges somatiques comme les CAAR pourrait s’en suivre. L’implication des résultats pour les thérapies de différentes approches (p.ex. psychodynamique, cognitivo-comportementale et basée sur la mentalisation) est ensuite discutée. Afin de préciser l’étude de la régulation émotionnelle dans les CAAR, le second article a pour but d’identifier les émotions jouant un rôle particulier au sein de ces comportements. Pour ce faire, cet article, qui comprend deux études, s’intéresse aux liens entre les catégories émotionnelles distinctes du modèle des émotions différentielles d’Izard (p. ex. tristesse, joie) et les CAAR. La première étude a pour objectif d’explorer l’association entre les émotions-traits et les conduites alimentaires de recherche de minceur et boulimiques. Un total de 244 femmes provenant en majorité d’une population non clinique universitaire a complété le Eating Disorder Inventory-2 et le Differential Emotion Scale-trait version. Les analyses de régression démontrent que le modèle d’Izard prédit significativement les conduites de recherche de minceur et boulimiques. La contribution unique de chaque émotion-trait est ensuite étudiée. Les résultats indiquent que la honte est la seule émotion qui reste un prédicteur significatif des conduites de recherche de minceur et que seuls la culpabilité, le mépris et l’hostilité dirigée contre soi demeurent des prédicteurs significatifs des comportements boulimiques. Pour sa part, la seconde étude a pour but d’explorer l’association entre les émotions-états et les CAAR. Un total de 155 participantes provenant de l’échantillon de la première étude a complété un questionnaire leur demandant de rapporter par écrit un comportement de restriction ou de boulimie ayant eu lieu dans le passé. Elles ont ensuite complété le Differential Emotion Scale-state version. Les analyses descriptives démontrent que nonobstant la nature du comportement, la tristesse est l’émotion vécue la plus intensément par les participantes avant l’épisode rapporté. De plus, une comparaison de groupes a révélé que les personnes ayant décrit un épisode de boulimie ressentent significativement moins de joie et d’intérêt avant l’épisode que celles ayant rapporté un comportement restrictif. En résumé, les résultats suggèrent tout d’abord que les émotions négatives semblent jouer un rôle important au sein des CAAR. En ce sens, cet article appuie les recommandations de certains chercheurs à l’effet que l’intervention auprès des personnes ayant des CAAR nécessite d’inclure des volets dédiés à la régulation des émotions. Toutefois, ces études vont encore plus loin en proposant qu’il pourrait être pertinent de développer des interventions ciblées et concrètes permettant la gestion d’émotions ou de patrons d’émotions qui jouent un rôle prédominant auprès des différents CAAR.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.026

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.174
GPT teacher head0.356
Teacher spread0.183 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

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Citations0
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

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