Relationships Between Some Demographic Variables and Fear of Happiness, Alexithymia, Depression, and Personality Traits in Adults
Bibliographic record
Abstract
Bu araştırmanın amacı; yetişkin bireylerde mutluluk korkusu, aleksitimi, depresyon ve kişilik özelliklerinin demografik değişkenler açısından incelenmesidir. Araştırmanın evrenini 21- 55 yaş yetişkin bireyler oluşturmakla beraber örneklem ise bu evrenden rastgele olmayan örnekleme tekniklerinden uygun (kolaylı) örnekleme tekniği ile seçilen 385 gönüllü oluşturmaktadır. Araştırmada, veri toplama araçları olarak “Demografik Bilgi Formu”, “Mutluluk Korkusu Ölçeği (MKÖ)”, “Toronto Aleksitimi Ölçeği (TAS-20)”, “Beck Depresyon Envanteri (BDE)” ve “Hızlı Büyük Beşli Kişilik Testi (HBBKT)” kullanılmıştır. Araştırmada Bağımsız İki Örneklem T-test, One Way Anova, Kruskal Wallis-h, Mann Whitney-u fark analizleri, Pearson Korelasyon analizi yapılmıştır. Analizler alfa=0.05 düzeyinde incelenmiştir. Araştırma sonuçlarına göre; yetişkin bireylerde mutluluk korkusu ve aleksitimi düzeyinin; cinsiyet, gelir durumu ve anne eğitim düzeyine göre; depresyon düzeyinin medeni hal, gelir durumuna göre; kişilik özelliklerinin gelir durumuna göre anlamlı düzeyde farklılık gösterdiği görülmüştür. Ayrıca mutluluk korkusunun ve depresyonun yaş değişkeni ile negatif, kişilik özelliklerinin yaş değişkeni ile pozitif yönde ilişkili olduğu görülmüştür.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".