Olumsuz Çocukluk Deneyimleri ve Aleksitimi Arasındaki İlişkide Öz-Şefkat ve Benlik Saygısının Aracı Rolü
Notice bibliographique
Résumé
Bu çalışmanın temel amacı; lise öğrencilerinin olumsuz çocukluk deneyimleri ve aleksitimi düzeyleri arasındaki ilişkide benlik saygısı ve öz-şefkatin aracı rolünün Yapısal Eşitlik Modeli ile incelenmesidir. Ayrıca erken çocukluk dönemi olumsuz yaşantıları, aleksitimi, benlik saygısı ve öz-şefkat kavramları demografik değişkenler açısından da incelenmiştir. Araştırma ilişkisel tarama modelinde yapılandırılmıştır. Araştırmanın evrenini İstanbul ilinde örgün eğitim görmekte olan lise öğrencileri; örneklemi ise, farklı sosyo-kültürel ve ekonomik grupların toplandığı düşünülen Üsküdar, Beşiktaş, Kadıköy, Ümraniye ve Sancaktepe ilçeleri ve bu ilçelerdeki okullara devam eden lise öğrencileri oluşturmaktadır. Örneklem tabakalı örnekleme yöntemi ile belirlenmiştir ve örneklem grubu, 495’i (%55,6) kadın; 395’i (%44,4) erkek olmak üzere toplam 890 lise öğrencisinden oluşmaktadır. Araştırmada; “Çocukluk Deneyimleri Ölçeği”, “Coopersmith Benlik Saygısı Envanteri”, “Öz-Şefkat Ölçeği Kısa Formu”, “Toronto Aleksitimi Ölçeği” ve “Demografik Bilgi Formu” kullanılarak veri toplanmıştır. Verilerin istatistiksel çözümlemeleri SPSS ve SPSS AMOS programlarında yapılmış, manidarlıklar minimum p<0,05 düzeyinde sınanmıştır. Çalışmada Gruplar t-Testi ve Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) kullanılmıştır. Tek yönlü varyans analizi (ANOVA) sonrasında gruplar arasında anlamlı bir farklılık bulunması durumunda, farkların hangi gruplar arasında gerçekleştiğini belirlemek üzere post- hoc tamamlayıcı analiz teknikleri (Scheffe ve Tamhane) kullanılmıştır. Değişkenler arasında istatiksel açıdan anlamlı bir ilişkinin olup olmadığını incelemek üzere; Pearson Momentler Çarpımı Korelasyonu ve Yapısal Eşitlik Modeli kullanılmıştır. Araştırmanın sonucunda, değişkenler arası kurulan modelde olumsuz çocukluk deneyimleri ile aleksitimi arasında benlik saygısı ve öz-şefkatin tam aracılık rolüne sahip olduğu tespit edilmiştir.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».