Mağdurlara Yönelik Önyargıların Belirleyicileri Olarak Empati ve Adil Dünya İnancı: Sosyal Hizmet Kuruluşları Örneği
Notice bibliographique
Résumé
Bu çalışma sosyal hizmet alanında çalışan profesyonellerin empati, adil dünya inancı ve mağdurlara yönelik ön yargıları arasındaki ilişkiyi ortaya koymayı amaçlamaktadır. İlişkisel tarama modelinin kullanıldığı araştırmada sosyo-demografik bilgi formu, Mağdurlara Yönelik Algılar Ölçeği, Toronto Empati Ölçeği ile Adil Dünya İnancı Ölçeği kullanılmıştır. Araştırmaya kolayda ve kartopu örnekleme tekniğiyle ulaşılabilen 408 kişi katılmıştır. Verilerin analizinde çoklu doğrusal regresyon analizinden faydalanılmıştır. Bulgular meslek elemanlarının mağdurlara yönelik ön yargılarının düşük, empati düzeylerinin yüksek, adil dünya inançlarının orta ve adil olmayan dünya inançlarının yüksek olduğunu göstermektedir. Empati ve adil dünya inancının mağdurlara yönelik önyargılarla ilişkisi varken, adil olmayan dünya inancı alt boyutunun mağdurlara ilgili önyargılarla ilişkisi saptanmamıştır. Empati ve adil dünya inancı mağdurlara yönelik ön yargının %36’sını açıklamaktadır. Empati mağdurlara yönelik ön yargıyı negatif, adil dünya inancının ise pozitif yönlü etkilemektedir. Bulgulardan hareketle sosyal hizmet kuruluşlarında çalışma potansiyeli bulunan meslek gruplarının mağdurlarda ikincil mağduriyet oluşturmamaları için hem lisans sürecinde hem de mesleğe başladıklarında empati düzeylerini yükseltmek ve adil dünya inançlarını düşürmek amacıyla eğitimler vermenin önemini ortaya koymaktadır.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,014 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».