Gebelerin Gebeliği İsteme Durumuna Göre Aleksitimik Özelliklerinin Karşılaştırılması
Notice bibliographique
Résumé
Amaç: Bu araştırma gebeliğini isteyen ve istemeyen gebelerin aleksitimi düzeylerini karşılaştırmak amacıyla yapılmıştır. Gereç ve Yöntem: Araştırma tanımlayıcı ve ilişki arayıcı nitelikte olup Türkiye’nin doğusunda bir doğum hastanesinde yapılmıştır. Araştırmada örneklem seçimine gidilmeden araştırmaya katılmaya gönüllü olan 446 (Gebelik isteyen:222, Gebelik istemeyen:224) gebe araştırma kapsamına alınmıştır. Veriler Temmuz-Ağustos 2016 tarihleri arasında Kişisel Bilgi Formu ve Toronto Aleksitimi Skalası (TAS-20) kullanılarak toplanmıştır. Veriler SPSS paket programında yüzdelik dağılımlar, ortalama, ki-kare ve bağımsız gruplarda t-testi kullanılarak değerlendirilmiştir. Bulgular: Araştırmaya alınan gebelerin sosyo-demografik özelliklerinin benzer olduğu ve istatistiksel olarak anlamlı bir fark olmadığı bulunmuştur (p>0.05). Gebeliğini isteyen kadınların Toronto Aleksitimi Skala puan ortalaması 65.04±11.83, gebeliğini istemeyen kadınların ise 65.37±11.15 olarak bulunmuştur. Gebeliğini isteyen ve istemeyen kadınların Toronto Aleksitimi Skalası puan ortalamaları karşılaştırıldığında; grupların puan ortala-maları arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olmadığı bulunmuştur (p>0.05). Sonuç: Gruplar sosyo-demografik özellikler yönünden homojendir ve gebeliğini isteyen ve istemeyen kadınların aleksitimi düzeyleri arasında bir fark görülmemiştir.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,030 | 0,005 |
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 ».