Türk ve İngiliz Üniversite Öğrencilerinin Psikolojik İyi Oluş Duygusal Farkındalık ve Duygularını İfade Etmelerinin Ülke ve Cinsiyet Değişkenlerine Göre İncelenmesi
Bibliographic record
Abstract
Bu araştırmanın amacı üniversite öğrencilerinin psikolojik iyi oluş, duygusal farkındalık ve duyguları ifade etme puanlarının ülke ve cinsiyete göre nasıl farklılık gösterdiğini incelemektir. Çalışma grubu Türk ve İngiliz üniversite öğrencilerinden oluşturulmuştur. Türk öğrenciler 2010–2011 öğretim yılında Gazi Üniversitesi’nde öğrenim gören öğrenciler arasından seçilen 349 kişidir. Yabancı uyruklu öğrenciler araştırmaya dâhil edilmemiştir. Çalışma grubundaki İngiliz öğrenci sayısı 251’dir. İngiliz öğrencilerden 229’u 2010–2011 öğretim yılında Londra Kolej Üniversitesi, Londra Üniversitesi ve Middelesex Üniversitesi’nde öğrenim gören öğrenciler; 19’u www.mediko.gazi.edu.tr/survey adresinden araştırmaya katılan öğrencilerdir. Veri toplama araçları olarak Toronto Aleksitimi-20 ölçeği (Bagby, Parker ve Taylor, 1994; Beştepe, 1997), Psikolojik İyi Oluş Ölçeği (Ryff, 1989; Cenkseven, 2004) ve Kişisel Bilgi Formu kullanılmıştır. Verilerin analizinde çoklu varyans analizi (MANOVA) ve t testi kullanılmıştır. Araştırma sonucunda, Türk üniversite öğrencilerinin psikolojik iyi oluş, duygusal farkındalık ve duyguları ifade etme düzeyi İngiliz öğrencilere göre daha düşük bulunmuştur. Bu ve diğer sonuçlar literatür ışığında tartışılmış, sonraki araştırmalara, rehberlik ve psikolojik danışma uygulamasına yönelik önerilerde bulunulmuştur.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.087 | 0.019 |
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".