Denizcilerde Aleksitimi Düzeylerine Göre Kaygı, Depresyon, Sosyal İzolasyon ve Somatizasyonun İncelenmesi
Notice bibliographique
Résumé
Bu çalışmanın amacı denizcilerin aleksitimi düzeylerine göre kaygı, depresyon, sosyal izolasyon ve somatizasyonlarını ve bu değişkenlerin demografik değişkenlere göre farklılaşmasını incelemektir. Bu amaç doğrultusunda 25 kadın, 112 erkek olmak üzere toplam 137 denizciden veri toplanmıştır. Araştırmada denizcilerden bilgi edinmek amacıyla Demografik ve Mesleki Bilgi Formu, Toronto Aleksitimi Ölçeği, Beck Anksiyete Envanteri, Beck Depresyon Envanteri, Sosyal İzolasyon Ölçeği, Somatizasyon Ölçeği ve Görüşme Formu kullanılmıştır. Aleksitimi düzeylerine göre puanları incelemek amacıyla Kruskal-Wallis Testi, demografik değişkenlere göre Mann Whitney U Testi, sektöre özgü değişkenler ve puanları incelemek için Spearman Korelasyon Analizi kullanılmıştır. Analiz sonuçlarında denizcilerde aleksitimi oranının genel popülasyondan yüksek olduğu ve kaygı, depresyon, sosyal izolasyon ile somatizasyon puanlarının aleksitimi düzeylerine göre farklılaştığı, en yüksek puanın saf aleksitimik düzey grubuna ait olduğu görülmüştür. Cinsiyete, medeni duruma, çocuk varlığına, psikolojik destek geçmişi varlığına göre puanlar farklılaşırken; seyirde olma durumu ve gemi içi bölüme göre farklılaşmamaktadır. Kadın denizcilerin puanları erkeklerden, bekarların puanları evlilerden, çocuğu olmayanların puanları çocuğu olanlardan, psikolojik destek geçmişi olanların puanları olmayanlardan daha yüksektir. Puanların sektöre özgü değişkenler ile ilişkisine bakıldığında; yaş, sektör senesi, toplam hizmet ayının artması ile puanlar düşmekteyken, yılda seyir süresi ile ilişki bulunmamaktadır. Sektöre özgü değişkenler ile ilişki aleksitimi düzeylerine göre incelendiğinde, yalnızca aleksitimi yok düzey \ngrubunda ilişki olduğu görülmüştür. Elde edilen bulgular literatürdeki bilgiler çerçevesinde 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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,007 |
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 ».