MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3115207434 · doi:10.16948/zktipb.818758

Erken Dönem Ruhsal Travma, Siber Zorbalık ve Aleksitimi İlişkisi- Relationship Between Early Period Psychic Trauma, Cyber Bullying and Alexithymia

2020· article· tr· W3115207434 on OpenAlexaboutno aff
Aynur Feyzioğlu, Seyyide Şifa Göktaş, Lütfiye Söğütlü

Bibliographic record

VenueZeynep Kamil Tıp Bülteni · 2020
Typearticle
Languagetr
FieldPsychology
TopicBullying, Victimization, and Aggression
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychologyGynecologyMedicinePsychiatry

Abstract

fetched live from OpenAlex

ÖZET Amaç: Çocukluk çağı ruhsal travmaları yetişkinlik dönemi psikopatolojileri için ciddi bir risk etmeni olarak görülmektedir. Siber zorbalık yeni bir çalışma alanı olup ciddiyeti gün geçtikçe artmaktadır. Bu çalışmanın amacı çocukluk çağı ruhsal travmalar siber zorbalık ve aleksitimi arasındaki ilişkiyi incelemektir. Gereç ve Yöntem: Çalışmaya 20-50 yaş arası 524 genç yetişkin alınmıştır. Katılımcılara internet ortamında Sosyodemografik Veri Formu, Çocukluk Çağı Ruhsal Travmalar Ölçeği (ÇÇRTÖ), Toronto Aleksitimi Ölçeği (TAÖ) ve Yenilenmiş Siber Zorbalık Ölçeği (YSZÖ) uygulanmıştır. Bulgular: Erken dönem ruhsal travması olan bireylerin siber zorbalığa uğratma ve uğrama puanları ile aleksitimi puanları anlamlı olarak yüksektir. Erken dönem ruhsal travması olan bireylerin siber zorbalığa uğrama puanları uğratma puanlarından anlamlı olarak yüksektir. Siber zorbalığa uğratan ve uğrayan bireylerin aleksitimi puanları anlamlı olarak yüksektir. Aleksitimi, erken dönem ruhsal travmayı ve siber zorbalık aleksitimiyi yordamaktadır. Sonuç: Çalışmamız psikopatoloji gelişiminde önemli bir faktör olan erken dönem ruhsal travma ile siber zorbalık ve aleksitimi ilişkisini genç yetişkin grupta açıkça göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Çocukluk çağı ruhsal travma, genç yetişkin, siber zorbalık, aleksitimi

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), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.065
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.002

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 head0.049
GPT teacher head0.294
Teacher spread0.246 · 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 designObservational
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

Citations4
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueZeynep Kamil Tıp BülteniSame topicBullying, Victimization, and AggressionFrench-language works237,207