Üniversite Öğrencilerinde Aleksitimi ve Uyku Kalitesi İlişkisi
Bibliographic record
Abstract
Üniversite öğrencilerinde akademik performans üzerine etkileri nedeniyle uyku kalitesi önem arz eden bir durumdur. Aleksitimi ve uyku kalitesi arasındaki ilişkisinin araştırılması gerekliliği dikkat çekmektedir. Bu çalışmada üniversite öğrencilerinde aleksitimi ve uyku kalitesi arasındaki ilişkinin araştırılması amaçlanmaktadır. Mevcut çalışma halen üniversite öğrencisi olan 1192 katılımcı ile gerçekleştirilmiştir. Katılımcıların değerlendirilmesi sosyodemografik veri formu, Toronto Aleksitimi Ölçeği-20 (TAS-20) ve Pittsburg Uyku Kalitesi İndeki (PUKİ) ile yapılmıştır. Elde edilen veriler istatistiksel analize tabi tutulmuştur. Çalışmaya 1192 katılımcı alındı. Katılımcıların %54’ü kadındı. Yaş ortalaması 21.94±3.31 yıldı. Katılımcılar PUKİ skorlarına göre “iyi uyku kalitesi” grubu ve “kötü uyku kalitesi” grubu olmak üzere iki gruba bölündü. İki grup arasında TAS-20 toplam, Duyguları Tanımada Zorluk, Duyguları Söze Dökmede Zorluk, ve Dışa-Dönük Düşünme açısından istatiksel olarak fark saptandı. PUKİ ile Vücut Kitle İndeksi (VKİ) ve TAS-20 total skor arasında istatiksel olarak anlamlı ve pozitif yönlü korelasyon saptandı. VKİ ve TAS-20 kötü uyku kalitesi için anlamlı yordayıcı faktörler olarak bulundu. Mevcut çalışma aleksitimi ile uyku kalitesi arasındaki yakın bir ilişki olabileceğini düşündürmektedir. Gelecekte planlanacak çalışmaların bu ilişkiye aracılık eden faktörler üzerine yoğunlaşması önem arz etmektedir.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.008 |
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".