Relationships Between Some Demographic Variables and Fear of Happiness, Alexithymia, Depression, and Personality Traits in Adults
Notice bibliographique
Résumé
Bu araştırmanın amacı; yetişkin bireylerde mutluluk korkusu, aleksitimi, depresyon ve kişilik özelliklerinin demografik değişkenler açısından incelenmesidir. Araştırmanın evrenini 21- 55 yaş yetişkin bireyler oluşturmakla beraber örneklem ise bu evrenden rastgele olmayan örnekleme tekniklerinden uygun (kolaylı) örnekleme tekniği ile seçilen 385 gönüllü oluşturmaktadır. Araştırmada, veri toplama araçları olarak “Demografik Bilgi Formu”, “Mutluluk Korkusu Ölçeği (MKÖ)”, “Toronto Aleksitimi Ölçeği (TAS-20)”, “Beck Depresyon Envanteri (BDE)” ve “Hızlı Büyük Beşli Kişilik Testi (HBBKT)” kullanılmıştır. Araştırmada Bağımsız İki Örneklem T-test, One Way Anova, Kruskal Wallis-h, Mann Whitney-u fark analizleri, Pearson Korelasyon analizi yapılmıştır. Analizler alfa=0.05 düzeyinde incelenmiştir. Araştırma sonuçlarına göre; yetişkin bireylerde mutluluk korkusu ve aleksitimi düzeyinin; cinsiyet, gelir durumu ve anne eğitim düzeyine göre; depresyon düzeyinin medeni hal, gelir durumuna göre; kişilik özelliklerinin gelir durumuna göre anlamlı düzeyde farklılık gösterdiği görülmüştür. Ayrıca mutluluk korkusunun ve depresyonun yaş değişkeni ile negatif, kişilik özelliklerinin yaş değişkeni ile pozitif yönde ilişkili olduğu görülmüştür.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».