Bağlanma, Aleksitimi ve Psikolojik Belirtilerin Öznel İyi Oluş Üzerindeki Yordayıcı Etkisi
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışmanın amacı hem kadın hem de erkek örneklemlerinde bazı sosyo-demografik özelliklerle birlikte, bağlanma, aleksitimi ve psikolojik belirtilerin yordayıcı etkisi olup olmadığını incelemektir. Çalışmanın örneklem grubunu, yaşları 18’den büyük 24494 kişi oluşturmaktadır. Verilerin toplanmasında Sosyo-demografik Bilgi Formu, Yakın İlişkiler Yaşantı Formu II, Kısa Semptom Envanteri, Toronto Aleksitimi Ölçeği, Kişisel İyi Oluş İndeksi Yetişkin Formu kullanılmıştır. Erkek örnekleminde, duyguları tanımadaki güçlüğün, kaçınmacı bağlanmanın, depresyon düzeyinin, olumsuz benlik düzeyinin, alkol kullanım miktarının ve yaşın öznel iyi oluş düzeyini düşürdüğü; kadın örnekleminde de, duyguları tanıma güçlüğünün, kaçınmacı bağlanmanın, anksiyetenin, depresyonun, olumsuz benliğin, somatizasyonun, eğitim düzeyinin, sigara kullanımının, alkol kullanımının ve yaşın öznel iyi oluşu düşürdüğü belirlenmiştir. Elde edilen verilere göre, aleksitiminin, bağlanma stillerinin ve psikolojik semptomların öznel iyi oluşu yordamada etkili faktörler olduğu ifade edilebilir.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.004 |
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".