The Effect of Sociodemographic Variables and Empathy on Ageism in Social Work Students
Notice bibliographique
Résumé
Bu araştırma sosyal hizmet öğrencilerinin bazı sosyodemografik değişkenler (cinsiyet, sınıf düzeyi, aile tipi) ve empatinin yaşlı ayrımcılığına etkisini incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırmanın amacına uygun olarak tarama modeli kullanılmıştır. Araştırmaya 112’si (%27,3) erkek ve 299’u (%72,7) kadın olmak üzere 411 sosyal hizmet öğrencisi katılmıştır. Öğrencilerin yaş ortalaması x̄=21,67±3,32’dir. Araştırmanın verileri Kişisel Bilgi Formu, Toronto Empati Ölçeği ve Yaşlı Ayrımcılığı Tutum Ölçeği kullanılarak toplanmıştır. Normal dağılım gösteren veriler, korelasyon ve çoklu doğrusal regresyon analizleri kullanılarak analiz edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda öğrencilerin düşük düzeyde yaşlı ayrımcılığına ve yüksek düzeyde empatiye sahip olduğu görülmüştür. Cinsiyet, sınıf düzeyi, aile tipi ve empati ile yaşlı ayrımcılığı arasında negatif yönlü anlamlı bir ilişki olduğu tespit edilmiştir. Yapılan çoklu doğrusal regresyon analizinde de cinsiyetin, sınıf düzeyinin, aile tipinin ve empati düzeyinin sosyal hizmet öğrencilerinin yaşlı ayrımcılığını anlamlı düzeyde etkilediği sonucuna ulaşılmıştır. Araştırma sonuçları literatürdeki çalışmalar çerçevesinde tartışılmış ve araştırmanın bulgularından yola çıkarak birtakım öneriler sunulmuştur.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».