Niveles de alexitimia en figuras parentales de niños con trastornos del espectro autista
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de esta investigación es describir los niveles de alexitimia de las\nfiguras parentales de niños y niñas con TEA y evaluar las diferencias entre padres y\nmadres en la alexitimia global y sus factores según ciertos datos sociodemográficos.\nLa investigación se basa en el supuesto de que la alexitimia, al ser una expresión del\nfenotipo amplio del autismo, es mayor en las figuras parentales de los niños con TEA\nespecialmente en los padres. La muestra estuvo compuesta por 30 parejas de figuras\nparentales que completaron la Escala de Alexitimia de Toronto (TAS-20). Se encontró\nque los niveles de alexitimia de la muestra estudiada no pueden ser caracterizados\ncomo altos. Descriptivamente la mayoría de madres se ubica en el rango de baja\nalexitimia mientras que la mayoría de padres en el de alexitimia media. En cuanto a las\ndiferencias entre padres y madres en los factores que componen la alexitimia,\ndescriptivamente se encontró que los padres poseen mayores dificultades para\ndescribir sus sentimientos a los demás y una tendencia al pensamiento orientado\nhacia lo externo, mientras que las madres presentan mayores dificultades para\nidentificar los sentimientos, aunque las diferencias no son significativas. Los resultados\nno brindan datos consistentes para considerar la alexitimia como una de las\nexpresiones del fenotipo amplio del autismo, así como tampoco una predominancia de\nesta en los padres.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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.
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".