Bibliographic record
Abstract
김환과 한수미(2015)는 아동기 외상 경험과 공감능력 간의 관계를 조사하였다. 본 연구는 이를 반복 검증하였으며, 기존 연구에서 아동기 외상 경험의 설명력이 낮은 결과가 나타났는데, 이 과정에 애착이 매개역할을 할 것으로 보고 이를 검증하였다. 공감능력에 대해서는 기존 연구에서 살펴보았던 조망수용, 공감적 관심, 공감적 이해 외에 공감적 반응을 추가하여 살펴보았다. 531명의 온라인대학교 학생들에게 아동기 외상 질문지(Childhood Trauma Questionnaire: CTQ), 친밀관계경험 검사(Experiences in Close Relationships Scale-Revised: ECRS-R), 대인관계 반응성 지수(Interpersonal Reactivity Index: IRI), 토론토 정서공감 척도(Toronto Empathy Questionnaire: TEQ), 공감적 이해 소척도(Barrett-Lennard Relationship Inventory-empathic understanding)를 작성하도록 하였고, 수집한 자료를 활용하여 상관분석과 회귀분석을 통한 매개효과 분석을 시도하였다. 상관분석 결과, 아동기 외상 경험은 모든 공감 변인과 부적 상관을 보였으며, 불안애착과 회피애착 역시 공감과 부적 상관을 보였다. 매개변인으로 선정한 애착의 매개효과는 통계적으로 유의미하였으며, 불안정 애착 총점은 아동기 외상경험이 공감에 미치는 영향을 완전 매개하였다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".