Emoções e dependência de substâncias psicoativas em consumidores de longa duração
Bibliographic record
Abstract
A presente dissertação tem como objetivo avaliar através da exposição a imagens faciais representativas de seis emoções básicas (raiva, alegria, tristeza, surpresa, medo e nojo) o processamento emocional de um subgrupo de consumidores de longa duração de substâncias psicoativas previamente identificados como alexitímicos (conforme resultados obtidos com a Escala de Alexitimia de Toronto, TAS-20). Procura-se ainda explorar eventuais diferenças no relato dos participantes tendo em conta as caracteristicas sócio demograficas, familiares e clínicas dos mesmos. Trata-se de um estudo qualitativo e transversal que iniciou com recurso à aplicação de um Inquérito Sociodemográfico (ISD) e da Escala de Alexitimia de Toronto de vinte itens (TAS-20) a 118 consumidores de substâncias psicoativas, dos quais 26, considerados alexitímicos, integraram numa 2ª fase do projeto e a quem se aplicou uma entrevista Semiestruturada de Reconhecimento de Emoções Faciais (EREF). Esta permitiu a identificação de um pensamento concreto e orientado para o exterior no processamento emocional, assim como de dificuldades na identificação de sentimentos, resultados em linha com as dimensões avaliadas na TAS-20. A alegria, a tristeza e o nojo foram as emoções que os participantes identificaram com maior facilidade, sendo a descrição das emoções marcada por um evidente, embora infrutífero, esforço descritivo; a sua exemplificação, porém, ocorreu de modo correto. Verificou-se igualmente pobreza ao nível dos processos imaginativos, bem como uma associação das experiências emocionais relatadas a afeto negativo. Quer na descrição, quer na exemplificação das emoções, destaca-se a presença de um relato em torno do tema “solidão”, principalmente na faixa etária entre os 40-49 anos. É neste cenário que se destaca o distanciamento de relações de suporte, acompanhados de geralmente em processos de exclusão social. Os resultados do estudo realizado permitem afirmar serem grandes os desafios que esta população coloca à prática profissional dos trabalhadores sociais e aos modelos dominantes de intervenção, uma vez que as emoções se traduzem num processo crucial e básico numa comunicação e interação social eficazes.
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 | 0.000 | 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) | 0.002 | 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".