Üniversite Öğrencilerinde Çocukluk Dönemi Cinsel İstismar Mitlerinin Yordayıcıları Olarak Empati ve Cinsiyetçilik
Bibliographic record
Abstract
Çocukluk dönemi cinsel istismarı (ÇDCİ), çocuğun duygusal, zihinsel ve sosyal yaşamını olumsuz etkileyebilen durumlardan biridir. Yetişkinlerin çocukluk dönemi cinsel istismarına bakış açısını belirleyen mitleri, çocuğun istismar sonrası yeni bir travma yaşamasına neden olabilir. Bu nedenle, bu çalışmanın amacı, cinsiyetçilik ve empati değişkenlerinin çocukluk dönemi cinsel istismar mitlerini yordayıp yordamadığını ve ÇDCİ mitlerinin cinsiyete göre farklılaşıp farklılaşmadığını incelemektir. Bu çalışmanın katılımcıları Türkiye’de bulunan bir kamu üniversitesinin öğrencilerinden oluşmaktadır. Çalışmada, veri toplamak için Toronto Empati Anketi, Çelişik Duygulu Cinsiyetçilik Ölçeği ve Çocukluk Dönemi Cinsel İstismarına İlişkin Mitler Ölçeği kullanılmıştır. İstatistiksel analiz için çoklu regresyon analizi yöntemi ve bağımsız örnekler t testi kullanılmıştır. Çoklu regresyon sonuçları, ÇDCİ mitleri ile korumacı ve düşmanca cinsiyetçilik ile empati değişkenleri (R = .36, R2 = .13, p = .00) arasında anlamlı bir ilişki olduğunu göstermektedir. Cinsiyetçilik ve empati değişkenleri öğrencilerin ÇDCİ mitlerindeki toplam varyansın %13'ünü açıklamaktadır. Ayrıca bu çalışmada kadınların erkeklere göre daha az mite sahip olduğu belirlenmiştir. Bu bulgular, bireysel düzeyde önleme çalışmalarının çocuk cinsel istismarını önlemek veya mağdurları uygun şekilde tedavi etmek için yeterli olmadığına ve toplumsal düzeyde çalışmaların gerekli olduğuna işaret etmektedir. Bu bağlamda, bu değişkenlerle ilgili eğitimlerin ÇDCİ mitleri üzerindeki etkileri daha sonraki çalışmalarda incelenebilir.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.047 | 0.012 |
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".