18-25 Yaş Arası Üniversite Öğrencilerinin Duygusal Yeme Davranışlarında Beden Algısı ve Aleksitimi Etkisinin İncelenmesi
Notice bibliographique
Résumé
Bu çalışmanın amacı aleksitimi ve beden algısının duygusal yemeye etkisini incelemektir. Çalışma Türkiye’nin çeşitli üniversitelerinde eğitimine devam eden 341 öğrenci ile yürütülmüştür. Katılımcılardan Kişisel Bilgi Formu, Duygusal Yeme Ölçeği, Vücut Algısı Ölçeği ve Toronto Aleksitimi Ölçeği aracılığıyla veriler toplanmıştır. Değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek amacıyla yapılan Pearson Korelasyon analizi sonucunda aleksitimi, duyguları tanımada güçlük ve duyguları söze dökmede güçlük ile duygusal yeme ve duygusal yemenin faktörleri arasında pozitif yönlü istatistiki olarak anlamlı bir ilişki bulunmuştur; beden algısı ile duygusal yemenin faktörleri arasında negatif yönlü istatistiki olarak anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Aleksitimi ile beden algısının duygusal yeme ve duygusal yemenin faktörlerine etkisini incelemek amacıyla yapılan Çoklu Doğrusal Regresyon analizi sonuçlarına göre beden algısı tüm modellerde yordayıcı olarak yer alırken, duyguları tanımada güçlük ve duyguları söze dökmede güçlük faktörleri bazı modellerde yordayıcı olarak yer almıştır. Sosyodemografik değişkenler olan cinsiyet ve medeni durum kategorilerine göre duygusal yeme yordayıcılarının farklılaşıp farklılaşmadığını incelemek amacıyla yapılan Çoklu Doğrusal Regresyon analizi sonuçlarına göre beden algısının çoğu modelde, duyguları tanımada güçlük ve duyguları söze dökmede güçlük faktörlerinin ise bazı modellerde yordayıcı olarak yer aldığı görülmüştür. Sonuçlar literatür 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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,006 |
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 ».