Relación entre regulación emocional, alexitimia y síntomas depresivos en estudiantes del Programa Beca 18 de una universidad privada de Arequipa
Bibliographic record
Abstract
La presente investigación analiza la relación entre el tipo de regulación emocional, alexitimia y síntomas depresivos en estudiantes becarios del programa nacional denominado BECA 18 de una universidad privada de la ciudad de Arequipa durante el año 2019. Para el desarrollo del estudio se aplicó un diseño no experimental de corte transversal de tipo correlacional explicativo. Se contó con la participación de 114 alumnos de ambos sexos cuyas edades estuvieron comprendidas entre los 17 y 22 años, pertenecientes a las diferentes escuelas profesionales ofrecidas en dicha universidad. Para la evaluación se utilizaron los instrumentos ERQ (Emotional Regulation Questionnaire) para regulación emocional, la escala de Toronto para alexitimia y el cuestionario de autorreporte de síntomas depresivos de Zung. Se encontró que existe una relación estadísticamente significativa entre Alexitimia y Supresión emocional (r=.395; p .001) y entre esta última y la presencia de síntomas depresivos (r=.319; p=.001). En ambos casos la relación es directamente proporcional. Se concluye que la presencia de alexitimia y el uso de supresión como estrategia de regulación emocional están relacionados con sintomatología depresiva. Teniendo en cuenta estos resultados, se recomienda a la institución educativa la instauración de actividades que promuevan estrategias emocionales más saludables en los alumnos para la prevención de posible sintomatología depresiva.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".