Impacto emocional de la música en la adolescencia
Bibliographic record
Abstract
A lo largo de la historia, numerosas investigaciones han demostrado el impacto de la música en diferentes niveles del ser humano, siendo uno de ellos el factor emocional. El objetivo principal que plantea este estudio es el de conocer la eficacia que muestra el estímulo musical como facilitador de la expresión de emociones en individuos adolescentes con baja claridad emocional y con presencia, o indicadores, de determinados niveles de alexitimia; dificultad esta que condiciona el modo en el que las personas experimentan y expresan sus emociones. Este estudio piloto se realizó mediante la administraron de diferentes herramientas que facilitan el estudio de la expresión, manejo, reconocimiento e identificación de emociones: cuestionario de Alexitimia de Toronto (TAS-20), Escala para la Expresión, Manejo y Reconocimiento de Emociones (TMMS-24), Test EMU y el cuestionario realizado ad hoc para esta investigación (REEM), que pretende evaluar la identificación emocional de los adolescentes a través de la audición musical. La muestra objeto de estudio se compone de 125 sujetos de Educación Secundaria Obligatoria y primer curso de Bachillerato, entre 12 y 17 años, de un centro educativo concertado de la zona Sur de la Comunidad de Madrid, siendo 68 chicas y 57 chicos, de los que se identificaron 34 sujetos con alexitimia. De los resultados obtenidos se desprende una correlación inversa significativa entre la variable alexitimia y claridad emocional, inexistencia de diferencias significativas entre sujetos alexitímicos y no alexitímicos en el test EMU, así como diferencias significativas entre alexitímicos y el resto de población respecto a la variable miedo, recogida en REEM; no puntuando, de manera significativa, en ninguna de las variables contempladas, los sujetos con posible alexitimia y sin alexitimia.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| 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) | 0.003 | 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".