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Enregistrement W2609670670

Ispitivanje psiholoških faktora u podlozi kronične boli

2015· dissertation· sl· W2609670670 sur OpenAlexaboutno aff
Alen Serhatlić

Notice bibliographique

RevueRepozitorij Filozofskog fakulteta u Zagrebu' at University of Zagreb (University of Zagreb) · 2015
Typedissertation
Languesl
DomainePsychology
ThématiquePsychology of Development and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesPsychologyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ispitivanje psiholoških faktora u podlozi kronične boli Exploring the psyhological factors underlying chronic pain Alen Serhatlić SAŽETAK Svrha ovog istraživanja bila je ispitati ulogu različitih psiholoških faktora, točnije osobina ličnosti, strategija suočavanja i zdravstvenog lokusa kontrole, u procjeni intenziteta boli kod osoba koje pate od kronične boli te utvrditi jesu li različite strategije suočavanja s boli medijatori u odnosu između osobina ličnosti i faktora zdravstvenog lokusa kontrole s jedne te percipiranog intenziteta boli s druge strane.Istraživanje je provedeno na uzorku od 292 sudionika koji pate od kronične boli.Oni su ispunili set upitnika koji su ispitivali osobine ličnosti (IPIP50, podljestvice neuroticizma i ekstraverzije), zdravstveni lokus kontrole (MHLC), strategije suočavanja s boli (CSQ-24) te percipirani intenzitet boli mjeren kratkom verzijom McGill upitnika boli (SF-MPQ) i verbalnom bodovnom ljestvicom.Rezultati su pokazali kako sudionici mlađe dobi, oni koji češće uzimaju lijekove za smanjenje boli te oni koji su skloniji katastrofiranju prilikom suočavanja s njom u prosjeku doživljavaju više intenzitete boli.Katastrofiranje se pokazalo i kao značajan medijator u odnosu između neuroticizma i intenziteta boli mjerenog sa SF-MPQ te u odnosu između eksternalnog zdravstvenog lokusa kontrole (faktor snažni drugi) i intenziteta boli mjerenog verbalnom bodovnom ljestvicom.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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