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Enregistrement W4243121557 · doi:10.18844/cjes.v1i1.69

Analyzing the levels of depressive symptoms among secondary school students in Canada and Turkey

2015· article· en· W4243121557 sur OpenAlexaboutno aff
Zeynep Karataş, Richard E. Tremblay

Notice bibliographique

RevueCypriot Journal of Educational Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueProblem Solving Skills Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurkishDepressive symptomsPsychologyTest (biology)Analysis of varianceClinical psychologyDemographyMedicinePsychiatryInternal medicineAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To examine the level of depressive symptoms of the secondary school students in Turkey and Canada has been aimed in this study. The research group of the study consists of 1050 secondary school students with the average age of 13. Their socio-economic levels are low in both countries, Canada and Turkey. Data has been analyzed by independent groups t-Test, Two Way ANOVA and Tukey HSD Test. The study revealed that the level of depressive symptoms of Turkish secondary school students has been found higher than the level of depressive symptoms of Canadian secondary school students. While the levels of depressive symptoms of the Canadian female students have been higher than male students, the level of depressive symptoms of Turkish students has not differentiated in terms of their genders. While the common interactions of the educational levels of Turkish students’ parents on depressive symptoms have been found significant, the levels of depressive symptoms of Canadian pupils have not presented any changes according to parents’ educational levels. The results of the study have been discussed and some suggestions have been presented. Keywords: depressive symptoms, secondary school students, early adolescent, Canada, Turkey

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)0,000
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 enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,354 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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