Inteligencia emocional y alexitimia en estudiantes de primero de bachillerato de la Unidad Educativa de Ancón – Ecuador, 2019
Bibliographic record
Abstract
El presente estudio tuvo como propósito conocer cómo se relaciona la inteligencia emocional con la alexitimia, en una muestra de 125 alumnos de bachillerato 1, pertenecientes a la unidad educativa de Ancón, de los cuales 55 fueron varones y 80 mujeres. El diseño de la investigación es descriptivo correlacional simple. Para la medición de las variables se utilizó el inventario de inteligencia emocional de Bar-On ICE y la escala de Alexitimia de Toronto. A los instrumentos utilizados se les calculó la confiabilidad por medio del método de consistencia interna Alfa de Cronbach, en inteligencia emocional se halló una confiabilidad de .48 a .81 para cada una de las dimensione, y en alexitimia los valores van de .65 a .79. Las principales evidencias reportadas indican que la tendencia de los porcentajes en inteligencia emocional va de promedio alto hacia promedio bajo, en tanto, en la variable de alexitimia se aprecia que la tendencia de las puntuaciones va de promedio alto hacia alto. Asimismo, se reporta relación inversa con presencia de significancia estadística entre la inteligencia emocional y la alexitimia, además, se pone de manifiesto que las dimensiones de la inteligencia emocional se relacionan con las dimensiones de la alexitimia, a excepción del componente interpersonal que no se relaciona con una dimensión de alexitimia. De lo cual se concluye, que los participantes con bajos niveles de inteligencia emocional tienden presentan altas dificultades sobre como expresar correctamente sus emociones.
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 | 0.002 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".