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Enregistrement W3029062333 · doi:10.5539/ies.v13n6p85

Relationship Between Behavioural Disorders and Social Cognition among Orphans in Saudi Arabia

2020· article· en· W3029062333 sur OpenAlexvenueno aff
Huda Othman Alghamdi

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyNonprobability samplingCognitionInterpretative phenomenological analysisClinical psychologyQualitative researchDevelopmental psychologyPsychiatryMedicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to investigate the relationship between behavioural disorders and social cognition among orphans in Saudi Arabia by adopting a phenomenological qualitative approach. To achieve this aim, 50 subjects were selected to participate in this study through a purposive sampling. The participants were subjected to a semi-structured interview session which lasted from 45 minutes to an hour. After data has been gathered, Interpretative Phenomenological Analysis was used to analyse data into themes which were categorized into three: Symptoms of Behavioural Disorders, Social Cognitions, and Factors. The results of the study showed that emotional and behavioural disorders that orphans face in Saudi Arabia were manifested by symptoms of disorders such as Posttraumatic Stress Disorder, Oppositional Defiant Disorder, and Social Phobia. Factors that tend to have a significant effect on behavioural problems among orphans consisted of traumatic events, events prior to admittance in the orphanage such as physical abuse, and the overall physical environment of the orphanage, which can be at risk of being conducive for bullying and fighting among orphans. Furthermore, there might be a relationship between behavioural disorders and social cognition among orphans in Saudi Arabia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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