Belirsizliğe Tahammülsüzlük ile Aleksitimi Arasındaki İlişki ve Bazı Sosyo-Demografik Değişkenlere Göre İncelenmesi
Notice bibliographique
Résumé
Bu araştırmanın amacı, üniversite öğrencilerinin belirsizliğe tahammülsüzlük ile aleksitimi arasındaki ilişkiyi belirlemek ve belirsizliğe tahammülsüzlük ile aleksitimi düzeylerinin çeşitli sosyo-demografik değişkenler açısından anlamlı bir farklılık gösterip göstermediğini incelemektir. Çalışmanın katılımcıları 200’ü Eğitim Fakültesi, 101’i Mühendislik Fakültesi, 110’u İşletme Fakültesinde öğrenim gören toplam 411 üniversite öğrencisinden oluşmaktadır. Araştırmanın kapsamına dâhil edilen öğrenciler uygun örnekleme yoluyla seçilmiştir. Katılımcıların 209’u kadın (%50.9), 202’si (%49.1) erkektir. Katılımcılar 17-27 yaş arasındadır ve yaş ortalamaları 20.5’tir. Araştırmada veri toplama aracı olarak çalışmaya katılanların demografik özellikleri ile ilgili verileri toplamak amacıyla hazırlanan Kişisel Bilgi Formu, Belirsizliğe Tahammülsüzlük Ölçeği ve Toronto Aleksitimi Ölçeği kullanılmıştır. Demografik değişkenler ile belirsizliğe tahammülsüzlük ve aleksitimi arasında anlamlı bir farklılık olup olmadığını belirlemek amacıyla ‘t’ testi ve ANOVA kullanılmıştır. Farklılığın kaynağını belirlemek amacıyla Scheffe çoklu karşılaştırma testinden yararlanılmıştır. Ayrıca belirsizliğe tahammülsüzlük ile aleksitimi arasında ne yönde bir ilişki olduğunu belirlemek amacıyla Pearson Momentler Çarpımı Korelasyon katsayısına bakılmıştır. Araştırmanın bulgularına göre, belirsizliğe tahammülsüzlük ve aleksitimi arasında pozitif yönde anlamlı bir ilişkiye ulaşılmıştır. Öğrencilerin yaş, fakülte ve algılanan sosyo-ekonomik düzey değişkenleri açısından belirsizliğe tahammülsüzlükleri anlamlı düzeyde farklılık göstermektedir. Cinsiyet değişkeni açısından aleksitimi anlamlı düzeyde farklılık göstermektedir. Anne eğitim düzeyi ve baba eğitim düzeyi değişkenleri ile belirsizliğe tahammülsüzlük ve aleksitimi arasında anlamlı bir farklılık bulunmamaktadır. Elde edilen bulgular ışığında araştırmadan elde edilen sonuçlar tartışılmış ve gelecek araştırmalar için önerilerde bulunulmuştur.
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 | 0,004 | 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) | 0,028 | 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 ».