Pieaugušo piesaiste saistībā ar aleksitīmiju slimniekiem ar psihoaktīvo vielu un alkohola atkarību
Bibliographic record
Abstract
Pētījuma mērķis ir noteikt pieaugušo piesaistes saistību ar aleksitīmiju\nslimniekiem ar psihoaktīvo vielu un alkohola atkarību. Pētījumā tiek izmantota\n„Attiecību aptauja” un „Toronto Aleksitīmijas skala” (TAS-20), kā arī darba autores\nsastādīta demogrāfisko datu aptauja.\nPētījumā piedalījās 98 dalībnieki, slimnieki ar psihoaktīvo vielu atkarību\n(n=34), slimnieki ar alkohola atkarību (n=33), kontrolgrupa (n=31).\nPētījuma rezultāti parāda, ka slimniekiem ar psihoaktīvo vielu atkarību pastāv\npozitīva saistība starp izvairīgi bailīgo piesaistes stilu un grūtībām paust emocijas,\npozitīva saistība starp ar attiecībām pārņemto piesaistes stilu un grūtībām paust\nemocijas, kā arī pozitīva saistība starp ar attiecībām pārņemto piesaistes stilu un\nkopējo aleksitīmijas rādītāju. Slimniekiem ar alkohola atkarību pastāv negatīva\nsaistība starp drošo piesaistes stilu un grūtībām paust emocijas, kā arī starp drošo\npiesaistes stilu un kopējo aleksitīmijas rādītāju, negatīva saistība starp drošo piesaistes\nstilu un eksternāli orientētu domāšanu. Kontrolgrupā konstatēta saistība starp izvairīgi\nnoraidošo piesaistes stilu un eksternāli orientētu domāšanu.\nPētījuma dalībnieki no visām grupām neatšķiras pēc piesaistes stiliem, bet tiek\nkonstatēts, ka pastāv statistiski nozīmīgas atšķirības starp šo grupu dalībniekiem visos\naleksitīmijas rādītājos.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.084 | 0.008 |
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".