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Enregistrement W3057291816 · doi:10.5430/wje.v10n4p35

Conflict Activity Styles of Psychological Counsellor Candidates: A Study of Based on Forgiveness and Psychological Well-Being

2020· article· en· W3057291816 sur OpenAlexvenueno aff
Durmuş Ümmet

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueForgiveness and Related Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyForgivenessStatisticScale (ratio)Regression analysisSocial psychologyMultilevel modelSample (material)Clinical psychologyApplied psychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to assess the conflict activity styles of psychological counselor candidates in terms of psychological well-being and forgiveness. The sample of the study consists of a total of 410 individuals, 281 females and 129 males, who are studying at the department of psychological counseling and guidance at 4 different universities located at İstanbul during the 2019-2020 academic year. The study data were collected by “Personal information form”, “Conflict activity styles scale”, “Forgivingness scale” and “Psychological well-being scale”. The data was analyzed with SPSS-21 statistic software program. The first step of the data analysis included the assessment of the relationship between the variables with Pearson correlation analysis, which then followed by hierarchical multiple regression analysis in order to evaluate the psychological well-being and forgivingness as mutual predictors of conflict styles. The obtained results showed that there is a significant correlation between the psychological counselor candidates’ conflict style scores and their psychological well-being and forgivingness scores. Additionally, it was found that these two variables, though in different percentages, are predictor variables of conflict activity styles of psychological counselors. The data were discussed considering the literature to lead variety of suggestions which would serve both the researchers and field practitioners.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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