The Effect of Emotion Management Training Given to Nursing Students on Alexithymia and Self- Consciousness: A Randomized Controlled Study
Notice bibliographique
Résumé
Aim: This study was conducted to evaluate the effect of emotion management training given to nursing students on alexithymia and self-consciousness levels. Methods: This research, is control group intervention study. The sample of the study was determined by power analysis and 32 students were assigned to the intervention group and 32 students to the control group by simple random sampling method. The data were collected between February-June 2021. In the collecting data were used Socio-demographic Data Form, Toronto Alexithymia Scale and Self- Consciousness Scale. In the analysing of data were used t test for dependent groups, t test for independent groups, chi-square and ANOVA tests. Findings: In the intervention group of students’ Toronto Alexithymia Scale mean score pre-test are 67.03±10.86, post-test 49.75±8.25; in the control group of students pre-test are 69.03±8.23, post-test 69.87±10.15, and it was determined that the difference between the post-test mean scores of the groups was statistically significant (p<0.05). In the intervention group of students’ Self-Consciousness Scale mean score pre-test are 31.59±6.75, post-test 38.84±3.41; in the control group of students pre-test are 32.46±6.97, post-test 32.21±7.36, and it was determined that the difference between the post-test mean scores of the groups was statistically significant (p<0.05). Result: It was determined that given to students emotional management training were affected positive way alexithymia and self-consciousness levels.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».