Ruh sağlığı çalışanlarının yüz ifadelerinden duyguları ve karmaşık zihin durumlarını tanıma becerileri üzerine bir araştırma
Notice bibliographique
Résumé
The main purpose of this study is to examine the ability of mental health workers to recognize emotions and complex states from facial expressions. For this purpose, 36 mental health professionals consisting of psychologists and psychological counselors and 24 people who are not mental health professionals were reached. The participants' ability to recognize emotions and complex states from facial expressions was assessed using the McGill Face Database. Since the original language of the data set was English, translation into Turkish and pilot study were done. The first hypothesis of this study was that mental health professionals recognize emotions and complex states from facial expressions better than other people. In the second hypothesis, it was expected that there is a significant difference between male and female participants in terms of facial expression recognition performance. The facial expression recognition performance of mental health professionals and the other group was analyzed by Independent Sample t-test, and it was found that mental health professionals recognized facial expressions significantly better. The face recognition performances of female and male participants were analyzed by Independent Sample t-test and no significant difference was found between the two groups. The findings of the research, contributions to the literature, limitations of the study and suggestions for future studies are discussed.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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 ».