MUTLULUĞUN EMPATİ, AFFETME VE YAŞAM DOYUMU ARASINDAKİ ARACI ROLÜ: BİR YOL ANALİZİ
Notice bibliographique
Résumé
Bu araştırmanın amacı, üniversite öğrencilerinin empatik eğilimleriyle yaşam doyumu ve affetme düzeyleri arasındaki ilişkide mutluluğun aracılık rolünün olup olmadığını saptamaktır. Araştırma ilişkisel tarama modeline uygun olarak düzenlenmiştir. Araştırmanın verileri 2016-2017 eğitim öğretim yılı güz yarıyılında bir devlet üniversitesinde öğrenim gören 209 kız, 142 erkek olmak üzere toplam 351 öğrenciden oluşmaktadır. Öğrencilerin yaş ortalaması 20.3’tür. Araştırmada Kişisel Bilgi Formu, Toronto Empati Ölçeği, Yaşam Doyumu Ölçeği Türkçe Formu, Öznel Mutluluk Ölçeği ve Affedicilik Ölçeği kullanılmıştır. Hipotez edilen yol modelini incelemek için veriler SPSS 24 ve Mplus 5.1 programları kullanılarak analiz edilmiştir. Verilerin normal dağıldığı gözlenmiştir ve bu yüzden maksimum olabilirlik tahmin metodu kullanılmıştır. Çoklu bağlantı probleminin olmadığı ve model veri uyum değerlerinin kabul edilebilir olduğu görülmüştür ( =1.58, CFI=.99, TLI=.97, RMSEA=.04, SRMR=.01). Sonuçta, empatinin affetme ve yaşam doyumu üzerinde doğrudan bir etkisinin olduğu bulunmuştur. Ayrıca mutluluğun empati, yaşam doyumu ve affetme arasında aracı rolü olduğu saptanmıştır.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».