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Enregistrement W4226164996 · doi:10.18863/pgy.958097

Üniversite Öğrencilerinde Çocukluk Dönemi Cinsel İstismar Mitlerinin Yordayıcıları Olarak Empati ve Cinsiyetçilik

2021· article· tr· W4226164996 sur OpenAlexaboutno aff
Nilüfer Koçtürk, Seval Kızıldağ

Notice bibliographique

RevuePsikiyatride Guncel Yaklasimlar - Current Approaches in Psychiatry · 2021
Typearticle
Languetr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Çocukluk dönemi cinsel istismarı (ÇDCİ), çocuğun duygusal, zihinsel ve sosyal yaşamını olumsuz etkileyebilen durumlardan biridir. Yetişkinlerin çocukluk dönemi cinsel istismarına bakış açısını belirleyen mitleri, çocuğun istismar sonrası yeni bir travma yaşamasına neden olabilir. Bu nedenle, bu çalışmanın amacı, cinsiyetçilik ve empati değişkenlerinin çocukluk dönemi cinsel istismar mitlerini yordayıp yordamadığını ve ÇDCİ mitlerinin cinsiyete göre farklılaşıp farklılaşmadığını incelemektir. Bu çalışmanın katılımcıları Türkiye’de bulunan bir kamu üniversitesinin öğrencilerinden oluşmaktadır. Çalışmada, veri toplamak için Toronto Empati Anketi, Çelişik Duygulu Cinsiyetçilik Ölçeği ve Çocukluk Dönemi Cinsel İstismarına İlişkin Mitler Ölçeği kullanılmıştır. İstatistiksel analiz için çoklu regresyon analizi yöntemi ve bağımsız örnekler t testi kullanılmıştır. Çoklu regresyon sonuçları, ÇDCİ mitleri ile korumacı ve düşmanca cinsiyetçilik ile empati değişkenleri (R = .36, R2 = .13, p = .00) arasında anlamlı bir ilişki olduğunu göstermektedir. Cinsiyetçilik ve empati değişkenleri öğrencilerin ÇDCİ mitlerindeki toplam varyansın %13'ünü açıklamaktadır. Ayrıca bu çalışmada kadınların erkeklere göre daha az mite sahip olduğu belirlenmiştir. Bu bulgular, bireysel düzeyde önleme çalışmalarının çocuk cinsel istismarını önlemek veya mağdurları uygun şekilde tedavi etmek için yeterli olmadığına ve toplumsal düzeyde çalışmaların gerekli olduğuna işaret etmektedir. Bu bağlamda, bu değişkenlerle ilgili eğitimlerin ÇDCİ mitleri üzerindeki etkileri daha sonraki çalışmalarda incelenebilir.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,012

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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