Investigation of the Effects of Alexithymia and Emotional Intelligence on Constant Anger and Anger Expressions in Individuals Between 18-24
Notice bibliographique
Résumé
Bu tez çalışmasının amacı, 18-24 yaş arası bireylerde aleksitimi ve duygusal zekanın sürekli öfke ve öfke ifade tarzları üzerindeki etkisinin incelenmesidir. Bununla birlikte duygusal zeka, aleksitimi ve öfke ve ifade tarzları üzerinde anlamlı farklılık oluşturabileceği düşünülen birtakım sosyodemografik değişkenin bu kavramlarla olan ilişkisi de araştırma kapsamındadır. Çalışma 314 kişinin gönüllü katılımı ile gerçekleşmiştir. Uygulamada katılımcıların kişisel bilgilerini elde edebilmek için demografik bilgi formu, duygusal zeka düzeylerini belirlemek için Schutte Duygusal Zeka Ölçeği, aleksimik özelliklerin düzeyini belirlemek için Toronto Aleksitimi Ölçeği (TAÖ) ve sürekli öfke ve öfke ifade tarz düzeylerini belirlemek için Sürekli Öfke-Öfke Tarz Ölçeği (SÖÖTÖ) kullanılmıştır. Çalışmada aleksitimi, duygusal zeka ve diğer sosyodemografik değişkenlerin öfke ve ifade tarzları ile ilişkisini incelemek amacı ile Bağımsız Örnek t Testi, Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA), Korelasyon ve Regresyon Analizleri uygulanmıştır. Araştırmanın bulgularına göre duygusal zeka, aleksitimi ve öfke ve ifade tarzları arasında istatistiksel açıdan anlamlı ilişkiler saptanmıştır. Katılımcıların öfke ve ifade tarzlarının yordanması amacıyla yapılan çoklu doğrusal regresyon analizi sonucunda, Aleksitimi Ölçeği alt boyutlarının içselleştirilmiş ve dışsallaştırılmış öfke düzeyi üzerinde etkili olduğu; duygusal zekanın ise öfke kontrolü üzerinde etkili olduğu ve duygusal zeka düzeyi arttıkça öfke kontrolünün arttığı görülmüştür. Elde edilen sonuçlar literatürdeki bilgiler ışığında tartışılmıştır.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».