Başkasının Üzüntüsüne Sevinme Ölçeği’nin Türkçeye Uyarlanması
Notice bibliographique
Résumé
Crysel (2014), sosyal yaşamda çeşitli talihsiz olaylar karşısında başkasının üzüntüsüne sevinme duygusunun bir kişilik özelliği olarak ele alınabileceğini ileri sürmüştür. Bu doğrultuda, iyicil ve kötücül başkasının üzüntüsüne sevinme olmak üzere iki faktöre sahip ve toplam 12 maddeden oluşan bir ölçek geliştirmiştir. Bu çalışmanın amacı Crysel (2014) tarafından Amerikan örnekleminde geliştirilen Başkasının Üzüntüsüne Sevinme Ölçeği’ni Türkçeye uyarlamak ve psikometrik özelliklerini incelemektir. Bu çalışmanın örneklemini 379 üniversite öğrencisi (183 erkek, 196 kadın, Ort.yaş = 20.6, SS = 2.48) oluşturmaktadır. Başkasının Üzüntüsüne Sevinme Ölçeği’ne ek olarak katılımcılara geçerlik sınamaları kapsamında Toronto Empati Ölçeği ve BeMaS- Haset ve Gıpta Ölçeği de verilmiştir. Psikometrik sınamalar kapsamında madde analizi, doğrulayıcı faktör analizi, diğer yapılarla ilişkiler ve güvenirlik için tutarlık analizi uygulanmıştır. Madde analizi, ölçek maddelerinin madde toplam korelasyon katsayılarının uygun değerlere sahip olduğunu göstermektedir (.27- .46). Doğrulayıcı faktör analizleri sonucunda toplam beş model sınanmış ve elde edilen bulgular ölçeğin Türkçe formunun yeterli uyum değerlerine sahip olduğunu ve orijinal ölçek ile benzer faktör yapısına sahip olduğunu göstermiştir. Beklenildiği şekilde, faktörlerin kendi aralarındaki ve ölçekle olan ilişkileri anlamlı olduğu gibi; başkasının üzüntüsüne sevinme ile empati arasında negatif yönlü, haset arasında ise pozitif yönlü bir ilişki vardır. Ayrıca, sonuçlar gıpta ile başkasının üzüntüsüne sevinme duygusu arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki olmadığını göstermiştir. Sonuç olarak, Başkasının Üzüntüsüne Sevinme Ölçeği’nin Türkçe formu iki faktörden ve 11 maddeden oluşmuştur. Yapılan analizler doğrultusunda ilgili ölçeğin geçerli ve güvenilir bir ölçme aracı olabileceğine ilişkin çeşitli kanıtlar elde edilmiştir. Dolayısıyla, bu ölçek kişiler arası süreçleri, duyguları, benliği ve kişilik özelliklerini inceleyecek gelecek araştırmalarda başkasının üzüntüsüne sevinme duygusunun düzeyini belirlemek için kolayca kullanılabilir.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».