KAYBOLAN BAĞLAR DEPRESYONUN GERÇEK NEDENLERİ VE BEKLENMEDİK ÇÖZÜMLER
Notice bibliographique
Résumé
LOST CONNECTIONS Uncovering the Real Causes of Depression and-the Unexpected Solutions(KAYBOLAN BAĞLAR Depresyonun Gercek Nedenleri ve Beklenmedik Cozumler) Johann Eduard Hari,(Ceviri Baris Engin AKSOY) Metis Yayincilik 2.Baski ISBN-13: 978-605-316-163-9 Bu calismada incelenecek olan eser,Britanyali yazar ve gazeteci Johann Hari'nin depresyon ve kaygi uzerine kaleme aldigi LOST CONNECTIONS Uncovering the Real Causes of Depression and-the Unexpected Solutions(KAYBOLAN BAĞLAR Depresyonun Gercek Nedenleri ve Beklenmedik Cozumler) adli kisisel gelisim kitabidir. Hari,kendi hayatinin da buyuk bir parcasi olan depresyon ve kayginin dokuz nedenini okuyucuya sunmaktadir.Depresyon ve kayginin kulturel bir sorun oldugu bunun da bireyi meta haline donusturmesinin vurgusunu carpici ve gercekci bir yontem kullanarak kaleme almistir.Bu yontem sayesinde okuyucuyu dusundurmeyi basarmistir. Her yasta depresyon ve kaygi sorunu yasayan bireyleri psikiyatrik ilac tedavisi kullaniminin koklu ve basarili sonuclar dogurmadigi,kisilerde meydana gelebilecek iyilesmelerin dissal sebeplerden ote icsel sebeplerde irdelenmesi gerektigi hususunda yonlendirmektedir.Bu eser atalarimiz ile benzer gereksinimler gostermemize ragmen gelecekteki degisikliklere nasil adapte olacagimizin yolculugudur.Yazar da ciktigi bu yolculuk boyunca depresyon ve kaygi yasayan bircok insanla gorusmus,hayatlarindan kesitleri aktarmistir.Bununla birlikte bilimsel makale,tez ve deneylerden yararlanmis bu bilimsel calismalara kitabinda yer vermistir. Dili yalin,anlatimi surukleyici eserinde uzun sureli kimyasal uyaricilarin(ilac,hap)zararli etkilerine karsi bizleri uyarmaktadir.Kitaptaki soylesilerin ses kayitlarinin bulundugu internet adresi sayesinde kanitlanabilirligi artmaktadir.Kitabin sonunda kapsamli bir kaynakca bolumu ardindan tesekkur ve dizin bolumu gelmektedir.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,010 |
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 ».