Eşbağımlılık ve Aleksitiminin Bağımlılık Riski Çerçevesinde İncelenmesi
Notice bibliographique
Résumé
Amaç: Bu araştırma eşbağımlılık ve aleksitimiyi korelasyonel olarak ve bağımlılığa yatkın gruplar arası fark boyutlarıyla incelemeyi amaçlayan bir çalışmadır. Yöntem: Sağlık Bilimleri Üniversitesi’nden 383 öğrenci (289 kadın, 94 erkek) gönüllülük ve gizlilik esasına dayalı olarak çalışmaya katılmıştır. Araştırmada sosyo-demografik bilgi formu, Toronto Aleksitimi Ölçeği ve Eşbağımlılık Belirleme Ölçeği kullanılmıştır. Bulgular: Eş bağımlılık artarken aleksitimi de artmaktadır. Ayrıca, yaşam memnuniyeti arttıkça eşbağımlılık ve aleksitimi azalmaktadır. Bağımlılık yapıcı madde kullanan grubun kullanmayan gruba göre aleksitimi ve eşbağımlılık puanları anlamlı olarak daha yüksektir. Aynı şekilde çocuklukta fiziksel şiddet gördüğünü beyan eden bireylerin aleksitimi ve eşbağımlılık puanları görmeyenlere göre anlamlı olarak daha yüksektir.Sonuç: Alanyazında duygu düzenleme ve bilişsel işlemlemeden kaynaklı bir bozukluk olarak düşünülen aleksitiminin mevcut çalışmada eşbağımlılıkla gösterdiği korelasyon eşbağımlılığın etiyolojisi için de yeni soru işaretleri ortaya çıkarır. Eşbağımlılarla çalışan ruh sağlığı profesyonellerine eşbağımlıların duygularını anlamakta ve anlamlandırmakta yaşayabilecekleri zorlukları göz önünde bulundurmalıdırlar.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,161 | 0,236 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».