Investigation of the Relationship Between the Nursing Department Students' Behaviors About Aging and Empathy Levels: Descriptive Cross-Sectional Research
Notice bibliographique
Résumé
Amaç: Araştırma, hemşirelik bölümü öğrencilerinin yaşlılığa yönelik inançları ve empati düzeyleri arasındaki ilişkiyi incelemek amacıyla tanımlayıcı kesitsel nitelikte yapıldı. Gereç ve Yöntemler: 10.03.2022-18.03.2022 tarihleri arasında tarihleri arasında bir devlet üniversitesinde hemşirelik bölümünde okuyan öğrencilerle yapıldı. Araştırmanın evrenini; fakültede okuyan tüm hemşirelik öğrencileri, örneklemini ise araştırmaya katılmaya istekli 205 öğrenci oluşturdu. Veriler Soru Formu, Lomaşen Yaşlılık İnanç Ölçeği ve Toronto Empati Ölçeği ile toplandı. Lomaşen yaşlılık inanç ölçeğinden alınabilecek toplam puan 25 ile 125 arasındadır. Puan arttıkça yaşlılığa yönelik olumsuz inançta artmaktadır. Toronto Empati Ölçeğinden ise 13-65 arası puan alınabilmektedir. Alınan puan arttıkça empati düzeyi de artmaktadır. Veriler Student t, tek yönlü varyans analizi, Kruskal-Wallis, Mann-Whitney U ve korelasyon analizi ile değerlendirildi Bulgular: Öğrencilerin %73,7'sinin kadın, %38,4'ünün daha önce yaşlı aile üyeleri ile birlikte yaşadığı, %31,2'sinin huzurevi ziyareti yaptığı, %24,5'inin yaşlılığı bağımlılık, %22,9'unun ise hastalık olarak tanımladığı tespit edildi. Lomaşen Yaşlılık İnanç Ölçeği puan ortalamasının 71,36±6,92, Toronto Empati Ölçeği puan ortalamasının 39,47±5,09 olduğu belirlendi. Lomaşen Yaşlılık İnanç Ölçeği puan ortalaması ile Empati Ölçeği puan ortalaması arasında negatif yönlü anlamlı ilişki olduğu belirlendi (p<0,05). Sonuç: Öğrencilerin yaşlılık inancının olumlu düzeyde ve empati düzeylerinin orta olduğu tespit edildi. Ayrıca empati düzeyi arttıkça yaşlılık ile ilgili olumlu düşüncelerinin de arttığı belirlendi. Öğrencilerin büyük bir kısmının yaşlılığı, hastalık ve bağımlılık kavramı ile ilişkilendirdiği tespit edildi.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».