Alexithymia and spontaneity: When half word is not enough
Bibliographic record
Abstract
Alexitimia é o termo que descreve pessoas com dificuldade em reconhecer, processar e regular emoções. É considerada um factor de risco para alguns problemas de saúde ou psiquiátricos como o caso de abuso de substâncias, ataques de pânico, stress pós-traumático, doenças psicossomáticas e alimentares. A alexitimia reduz a probabilidade destes indivíduos responderem positivamente aos tratamentos convencionais aplicados a estas perturbações. Alguns estudos sugerem que intervenções terapêuticas, com estes sujeitos, que promovam a consciência emocional e integrem elementos simbólicos, podem ser eficazes na redução de características alexitímicas. Assim, relacionámos esta temática com a espontaneidade, visto que, a descoberta da potencialidade terapêutica da espontaneidade e os seus efeitos no reforço das interacções humanas, é uma das revelações mais intrigantes da psiquiatria moderna. O objectivo deste estudo é perceber que relação existe entre a alexitimia e a espontaneidade, qual a prevalência de cada uma, e atribuir um valor médio à espontaneidade, facto até à data inexistente. O método utilizado foi um estudo correlacional recorrendo aos instrumentos Toronto Alexithymia Scale-20 (TAS-20) e Revised Spontaneity Assessment Inventory (SAIR). A amostra é caracterizada por 2940 indivíduos de Portugal Continental. Com os resultados obtidos constatou-se uma prevalência significativa de elevada alexitimia na amostra e uma correlação negativa entre os valores obtidos na TAS-20 e no SAI-R. Consegiu-se um ponto de corte para classificar os scores do SAI-R em baixa, moderada e elevada espontaneidade.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".