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Enregistrement W4382914193 · doi:10.5281/zenodo.8109910

OBSESİF KOMPULSİF SEMPTOMLAR İLE UTANÇ, SUÇLULUK VE ALGILANAN STRES ARASINDAKİ İLİŞKİDE PSİKOLOJİK ESNEKLİĞİN ARACI ROLÜ

2023· article· tr· W4382914193 sur OpenAlexaboutno aff
Fahrettin TOPRAK, Meryem Karaaziz

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typearticle
Languetr
DomaineHealth Professions
ThématiqueProblem Solving Skills Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHumanitiesPsychoanalysisPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bu araştırmanın amacı, obsesif kompulsif semptomlar ile utanç, suçluluk ve algılanan stres arasındaki ilişkide psikolojik esnekliğin aracı rolünü incelemektir. Çalışmada ilişkisel tarama modeli kullanılmıştır. Araştırmanın evreni Türkiye’de ve Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti’nde yaşayan 18 yaş ve üzeri bireylerden oluşturulmuştur. Araştırmanın örneklemini ise evreni bilinmeyen örnekleme yöntemi ile seçilen 18 yaş ve üzeri Türkçe konuşan yetişkin 500 kişiden oluşturulmuştur. Bu çalışma, Sosyo-Demografik Bilgi Formu, Psikolojik Esneklik Ölçeği, Vancouver Obsesif Kompulsif Ölceği, Algılanan Stres Ölçeği ve Hatayla İlişkili Suçluluk-Utanç Ölçeği uygulanmıştır. Araştırma bulgusunda, obsesif kompulsif ölçeğinden aldıkları puanlar ile hatayla ilişkili suçluluk-utanç ölçeği, algılanan stres ölçeği ve psikolojik esneklik ölçeğinden aldıkları puanlar arasında pozitif yönlü ve anlamlı korelasyonlar bulunmuştur. Katılımcılarda obsesif kompulsif puanları arttıkça hatayla ilişkili suçluluk-utanç, algılanan stres ve psikolojik esneklik puanları da arttığı görülmüştür. Hatayla ilişkili suçluluk-utanç ölçeği puanları ile algılanan stres ölçeği ve psikolojik esneklik ölçeği puanları arasında pozitif yönlü ve anlamlı ilişkiler bulunmuştur. Bu alanda daha fazla araştırma yaparak, OKB'nin psikolojik esneklik üzerindeki etkisi daha iyi anlaşılabilir.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,004

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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