La relevancia de la inteligencia emocional para la psicología clínica. Inteligencia emocional y alexitimia
Bibliographic record
Abstract
Este artículo examina la relevancia del constructo de inteligencia emocional (IE) para la psicología clínica. Aunque exista poca investigación directa sobre el constructo de Inteligencia Emocional, varios constructos relacionados con ella han generado una cierta cantidad de literatura en el ámbito de la psicología clínica, particularmente él de alexitimia. Aunque inicialmente se ha asociado con pacientes con problemas psicosomáticos, alexitimia se ha vinculado a una variedad de trastornos clínicos. En varias poblaciones no clínicas se ha asociado también con una variedad de problemas de salud y estilo de vida, igual que con problemas interpersonales. Individuos que puntúan alto en medidas de alexitimia muchas veces son clientes poco aptos para muchas formas de psicoterapias que trabajan con insight. Como respuesta a esto, varios psicoterapeutas han adaptado formas de psicoterapia existentes para trabajar con estos individuos. Como se resume en este artículo, estas modificaciones intentan mejorar la capacidad del cliente para tomar conciencia de sus problemas para procesar y experimentar emociones. En el presente artículo también se describen técnicas especialmente recomendables para la intervención con grupos de pacientes.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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.
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".