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Enregistrement W4220774723 · doi:10.33808/clinexphealthsci.781664

Are Nomophobia and Alexithymia Related? The Case of Health Students

2022· article· en· W4220774723 sur OpenAlexaboutno aff
Fatma Genç, Çağla Yığıtbaş

Notice bibliographique

RevueClinical and Experimental Health Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlexithymiaToronto Alexithymia ScaleMedicineClinical psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This paper aims to determine whether there is a relationship between nomophobia and alexithymia in nursing and midwiferystudents studying at the undergraduate level and the factors affecting nomophobia and alexithymia.Method: This cross-sectional study was conducted with undergraduate nursing and midwifery students in a public university. No sampling wasused. The response rate was 71.42%. Data were collected by a Personal Information Form, Nomophobia Scale, and Toronto Alexithymia Scale.The data were analyzed with the SPSS-22 program. Type 1 error level was considered as p<0.05.Results: The nomophobia scores of female students, third-year students, and those who spent most of their lives in urban areas were higherand statistically significant. The Toronto Alexithymia Scale-20 scores of nursing students (p=0.022) and students with chronic diseases (p=0.011)were higher and statistically significant. There is a very weak positive correlation between the duration of daily telephone usage and nomophobia(p<0.01). In addition, a weak level positive correlation was found between nomophobia and alexithymia scores (p<0.01).Conclusion: The participants’ nomophobia scores were at a moderate level. The mean of the scores obtained by the participants from thealexithymia scale was close to half of the mean score to be taken from the scale. No significant difference was found between many sociodemographiccharacteristics and nomophobia groupings (low, moderate, severe).

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)0,002
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 enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,380 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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