MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2971113739

Eşbağımlılık ve Aleksitiminin Bağımlılık Riski Çerçevesinde İncelenmesi

2019· article· tr· W2971113739 on OpenAlexaboutno aff
Aynur Feyzioğlu, Ekin Emiral, Nesibe Altundal, Zeynep Akan Tikici

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagetr
FieldPsychology
TopicEmotional Intelligence and Performance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesMedicineGynecologyArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Amaç: Bu araştırma eşbağımlılık ve aleksitimiyi korelasyonel olarak ve bağımlılığa yatkın gruplar arası fark boyutlarıyla incelemeyi amaçlayan bir çalışmadır. Yöntem: Sağlık Bilimleri Üniversitesi’nden 383 öğrenci (289 kadın, 94 erkek) gönüllülük ve gizlilik esasına dayalı olarak çalışmaya katılmıştır. Araştırmada sosyo-demografik bilgi formu, Toronto Aleksitimi Ölçeği ve Eşbağımlılık Belirleme Ölçeği kullanılmıştır. Bulgular: Eş bağımlılık artarken aleksitimi de artmaktadır. Ayrıca, yaşam memnuniyeti arttıkça eşbağımlılık ve aleksitimi azalmaktadır. Bağımlılık yapıcı madde kullanan grubun kullanmayan gruba göre aleksitimi ve eşbağımlılık puanları anlamlı olarak daha yüksektir. Aynı şekilde çocuklukta fiziksel şiddet gördüğünü beyan eden bireylerin aleksitimi ve eşbağımlılık puanları görmeyenlere göre anlamlı olarak daha yüksektir.Sonuç: Alanyazında duygu düzenleme ve bilişsel işlemlemeden kaynaklı bir bozukluk olarak düşünülen aleksitiminin mevcut çalışmada eşbağımlılıkla gösterdiği korelasyon eşbağımlılığın etiyolojisi için de yeni soru işaretleri ortaya çıkarır. Eşbağımlılarla çalışan ruh sağlığı profesyonellerine eşbağımlıların duygularını anlamakta ve anlamlandırmakta yaşayabilecekleri zorlukları göz önünde bulundurmalıdırlar.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.257
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.1610.236

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.

Opus teacher head0.036
GPT teacher head0.333
Teacher spread0.297 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicEmotional Intelligence and PerformanceFrench-language works237,207