Ergenlerde sosyal medya bağımlılığının aleksitimi ve sosyal medya kullanım alışkanları ile ilişkisi
Notice bibliographique
Résumé
Bu çalışmanın amacı ergenlerde sosyal medya bağımlılığının aleksitimi, demografik değişkenler ve sosyal medya kullanım alışkanlıklarıyla ilişkisini incelemektir. Çalışmanın araştırma grubunu, Konya ilinde 3 merkez ilçede (Karatay, Selçuklu, Meram) 2022-2023 eğitim-öğretim döneminde resmi ortaöğretim kurumlarında örgün öğrenimlerine devam eden lise öğrencileri (9,10,11 ve 12. sınıf) oluşturmaktadır. Araştırmaya 359 kız ve 188 erkek öğrenci olmak üzere toplam 547 öğrenci katılmıştır. Araştırma verilerini toplamak için Kişisel Bilgi Formu, Ergenler için Sosyal Medya Bağımlılık Ölçeği ve Toronto Aleksitimi Ölçeği kullanılmıştır. Verilerin analizi için SPSS 26.00 paket programı ile t testi, Varyans Analizi ve Regresyon analizi yapılmıştır. Bulgulara göre katılımcıların %48.6'sı (F=266) günde 0-2 saat, %20.8'i (F=114) 3-5 saat, %6.2'si (F=34) 6-8 saat, %24.3'ü ise (F=133) 9 saat ve üzerinde süreyi sosyal medyada geçirmektedir. Katılımcıların en çok zaman geçirdikleri sosyal medya platformu Instagram'dır, onu Youtube takip etmektedir. Araştırmaya göre ergenlerin sosyal medya bağımlılığı düzeyleri cinsiyete göre anlamlı bir farklılık göstermektedir. Kız öğrencilerin sosyal medya bağımlılık puan ortalamaları, erkek öğrencilerin sosyal medya bağımlılık puan ortalamalarından anlamlı düzeyde yüksektir. Analiz sonuçlarına göre sosyal medya bağımlılığı düzeyleri ile yaş arasında anlamlı bir ilişki bulunmamaktadır. Ancak katılımcıların sosyal medya bağımlılığı düzeyleri ile sosyal medyada geçirdikleri süre arasında pozitif yönlü orta düzeyde güçlü bir ilişki ortaya çıkmıştır. Bulgulara göre sosyal medya bağımlılık düzeyleri en çok zaman geçirilen sosyal medya platformuna göre anlamlı düzeyde farklılaşmaktadır. Tiktok kullananların sosyal medya bağımlılık düzeyleri Youtube, Whatsapp ve İnstagram kullananlara göre anlamlı düzeyde yüksektir. Bir başka bulguya göre sosyal medya bağımlılığı düzeyleri ile aleksitimi ölçeğinin duyguları tanımada güçlük ve duyguları söze dökmede güçlük alt boyutları arasında zayıf, pozitif yönlü anlamlı bir korelasyon vardır. Araştırmanın son bulgusu aleksitimi puanları sosyal medya bağımlılığı puanlarındaki varyansın %12'sini açıkladığı şeklindedir. Araştırma sonunda bulgular, ilgili alanyazın ışığında tartışıldıktan sonra araştırmacı ve uygulayıcılara yönelik önerilere yer verilmiştir.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,005 |
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 ».