The Relationship Between Perfectionism and Empathy Among Medical and ursing Students
Notice bibliographique
Résumé
Jonkutė, E. (2024). Medicinos ir slaugos studentų perfekcionizmo ir empatijos sąsajos. (Sveikatos psichologijos bakalauro baigiamasis darbas) Mokslinis vadovas: lekt. Aušra Norė. Lietuvos sveikatos mokslų universitetas, Medicinos akademija, Visuomenės sveikatos fakultetas, Sveikatos psichologijos katedra: Kaunas. – 40 psl. Tyrimo problema. Empatija yra apibūdinama kaip vienas iš svarbiausių socialinių medicininės priežiūros komponentų, užtikrinančių kokybiškos ir humanistinės sveikatos priežiūros patirtį ne tik pacientų, bet ir pačių specialistų. Empatija yra konstruktas, vis daugiau tiriamas sveikatos priežiūros lauke, tačiau nemažai tyrimų parodo pastebimą empatijos mažėjimą medicinos ir slaugos studijų metu. Taip pat pastebimas ir perfekcionizmo augantis paplitimas tarp įvairių sveikatos priežiūros studijų programų tarp studentų. Tyrimo tikslas. Ištirti ir išanalizuoti medicinos ir slaugos studentų empatijos ir perfekcionizmo lygius, taip pat palyginti abiejų studentų grupių empatijos ir perfekcionizmo išreikštumą. Tyrimo metodai. Empatijos konstruktui analizuoti buvo taikomas TEK (angl. Toronto Empathy Questionnaire – TEQ). Perfekcionizmo konstruktui analizuoti buvo taikomas FMPS (angl. Frost Multidimensional Perfectionism Scale - FMPS). Tyrimo imtį sudarė 207 medicinos (74 proc.) ir slaugos (26 proc.) studentai; 27 proc. imties sudarė vyrai, 88 proc. – moterys. Tyrimo rezultatai. Tyrimo duomenų analizė parodė statistiškai reikšmingą ryšį tarp empatijos lygio ir lyties (p < 0,001) - moterų empatijos lygis buvo aukštesnis. Bendroje imtyje buvo nustatytas aukštas perfekcionizmo lygis, tačiau tarp perfekcionizmo ir lyties, studijų srities ir studijų kurso statistiškai reikšmingų ryšių nebuvo nustatyta. Tarp empatijos ir studijų srities ar studijų kurso statistiškai reikšmingo ryšio nebuvo nustatyta. Tyrimo išvados. Tyrimo rezultatai parodė aukštą bendros imties empatijos ir perfekcionizmo lygį, tačiau išskyrus empatijos ryšį su lytimi, tarp dviejų studentų grupių nebuvo nustatyti statistiškai reikšmingi empatijos ir perfekcionizmo lygių skirtumai.
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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».