Da alexitimia ao julgamento de emoções: o papel da teoria da sensibilidade ao reforço
Bibliographic record
Abstract
As emoções desempenham um papel determinante na vida dos indivíduos, moldando as suas experiências e comportamentos. Neste âmbito, a Alexitimia é um conceito utilizado em psicologia para descrever uma dificuldade característica em identificar, expressar, e processar emoções. Essas particularidades suscitaram a questão de essa condição poder refletir-se em padrões de comportamento. Nesse sentido, a Teoria da Sensibilidade ao Reforço sugere que as diferenças individuais no comportamento humano são determinadas por diferenças na sensibilidade à recompensa e à punição, a qual resulta do balanço de dois sistemas neurológicos: o Sistema de Inibição Comportamental (BIS) e o Sistema de Ativação Comportamental (BAS). Desta forma, o presente estudo teve como objetivo explorar se os indivíduos com níveis elevados de Alexitimia têm um padrão distinto de sensibilidade ao reforço, comparativamente àqueles que têm níveis baixos. Para o efeito, foi aplicado um questionário online contendo a Escala de Alexitimia de Toronto (TAS-20; Taylor et al., 1992; Veríssimo, 2001) e a Escala BIS/BAS (Carver e White, 1994; Moreira et al., 2015) a uma amostra de 177 adultos, recrutados de forma não-aleatória, com idades entre os 20 e os 74 anos (M= 40.8, DP= 15.6), dos quais 144 mulheres. Análises descritivas e correlacionais indicaram que indivíduos com níveis elevados de alexitimia continuam a buscar reforço positivo, apesar das suas dificuldades emocionais, sem diferenças significativas nas subescalas BAS. Além disso, foi possivel identificar maior sensibilidade ao medo, mas não à ansiedade, especialmente entre as mulheres. Estes resultados fornecem evidências relevantes sobre a associação entre a experiência de alexitimia e a sensibilidade ao reforço. Estes resultados fornecem evidências relevantes sobre a associação entre a experiência de alexitimia e a sensibilidade ao reforço.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 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".