Ergenlerde Saldırganlığın Çeşitli Değişkenler Açısından İncelenmesi
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışmanın amacı, ergenlerin saldırganlık düzeylerini cinsiyet, yaş, algılanan çevre güvenliği, kişilik özellikleri, algılanan ana-baba tutumu ve akran ilişkileri değişkenlerine göre incelemektir. Araştırmada ilişkisel tarama modelinde gerçekleştirilmiştir. Araştırmada amaçlı örnekleme tekniği kullanılmış, çalışmaya 461 lise öğrencisi katılmıştır. Katılımcıların 202’si kız (%43.8), 259’u (%56.2) erkektir; yaş ortalamaları 15.69’dur (SD= 1.20). Araştırma verileri “Kişisel Bilgi Formu”, “Saldırganlık Ölçeği”, “Çevre Güvenlik Ölçeği”, “Sıfatlara Dayalı Kişilik Testi”, “Ana Baba Tutum Ölçeği” ve “Akran İlişkileri Ölçeği” kullanılarak toplanmıştır. Araştırmada değişkenler arasındaki ilişkileri tespit edebilmek için korelasyon, t-testi ve çoklu doğrusal regresyon analizleri yapılmıştır. Analizler sonucunda saldırganlığın alt boyutları ile cinsiyet, yaş, algılanan çevre güvenliği, kişilik özellikleri, algılanan ana baba tutumları ve akran ilişkileri arasında farklı düzeylerde ilişkiler olduğu ortaya çıkmıştır. Yapılan regresyon analizi sonucunda kişilik özelliklerinin uyumluluk, nevrotiklik ve deneyime açıklık boyutları, akran ilişkilerinin sadakat ve kendini açma boyutları ile ana algılanan ana baba tutumlarının kabul/ilgi ve psikolojik özerklik boyutlarının birlikte saldırganlığın anlamlı birer yordayıcısı oldukları tespit edilmiştir. Adı geçen değişkenler birlikte toplam varyansın %31’ini açıklamaktadır.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.005 |
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".