C Tipi Davranış Ölçeğinin Türkçeye uyarlama güvenilirlik ve geçerlilik çalışması
Notice bibliographique
Résumé
: Meme kanserinin yaygın kanser türlerinden biri olması, risk etkenlerinin araştırılmasını önemli kılmaktadır. Risk etkenlerinden biri olduğu belirtilen C tipi kişilik özellikleri hakkındaki çalışmaların sonuçları tartışmalıdır. C tipi kişilik, kendini feda etme ve duygularını ifade edememe alt faktörlerini içermektedir. Bu çalışmada C tipi kişilik özelliklerinin Türk kadın meme kanseri hastalarında ölçülebilmesi için C Tipi Davranış Ölçeğinin Türkçeye uyarlanması, geçerlilik ve güvenilirlik çalışmasının yapılması amaçlanmıştır. Yöntem: Yüz bir Türk kadın meme kanseri hastası ile 99 kanser hastası olmayan kontrol grubuna C Tipi Davranış Ölçeği, Toronto Alekstimi Ölçeği ve Temel Kişilik Özellikleri Ölçeğinin dışa dönüklük alt ölçeği uygulanmıştır. Birinci uygulamadan bir ay sonra test-tekrar test güvenilirliğini ölçmek amacıyla katılımcılara C Tipi Davranış Ölçeği tekrar uygulanmıştır. Bulgular: Yapılan faktör analizi sonucunda, özgün ölçekle örtüşen ve kendini feda etme ile duygularını ifade edememe boyutlarını içeren iki faktörlü yapı doğrulanmıştır. Ölçeğin iç tutarlılık katsayısı 0.81, test-tekrar test güvenilirliği 0.87 olarak bulunmuştur. Ölçeğin alt boyutlarının iç tutarlılık katsayılarının 0.80-0.86 arasında değiştiği belirlenmiştir. Ölçeğin ayrışan geçerliliğini test etmek için Temel Kişilik Özellikleri Ölçeğinin dışa dönüklük alt ölçeği (r=-0.24, p<0.05), birleşen geçerliliğini test etmek için Toronto Aleksitimi Ölçeği (r=0.52, p<0.01) kullanılmıştır. Tartışma: Çalışmanın sonuçları C Tipi Davranış Ölçeğinin Türkçe formunun yeterli güvenilirlik ve geçerlilik değerlerine sahip olduğunu göstermiştir
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».