Sexism and alexithymia: Correlations and differences as a function of gender, age, and educational level
Bibliographic record
Abstract
El estudio tuvo como objetivos analizar diferencias en función del género, la edad y el nivel de estudios en sexismo y alexitimia, en una muestra no-clínica y en otra clínica; y explorar la relación entre ambos constructos. Se utilizó una metodología descriptiva y correlacional de corte trasversal. El Inventario de Sexismo Ambivalente (Glick y Fiske, 1996) y La Escala de Alexitimia de Toronto (Parker et al. 1993) fueron administrados. La muestra estaba configurada con 989 participantes del País Vasco de 18 a 65 años. Los resultados pusieron de relieve: 1) Puntuaciones significativamente superiores en los hombres en sexismo (hostil, benevolente y ambivalente), y en alexitimia (dificultades para expresar emociones y pensamiento orientado al exterior), en ambas muestras; en la puntuación total en alexitimia los hombres tuvieron puntuaciones significativamente más altas únicamente en la muestra no-clínica; 2) A partir de los 55 años se evidenció un aumento significativo del sexismo benevolente, ambivalente, de las dificultades para identificar emociones, del pensamiento orientado al exterior y de la puntuación total en alexitimia (únicamente en la muestra no-clínica); sin embargo, en sexismo hostil y en dificultades para expresar emociones no se observaron cambios con la edad; 3) Una disminución del sexismo y la alexitimia a medida que aumenta el nivel de estudios; y 4) Correlaciones significativas positivas entre sexismo y 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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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".