Aleksitimi ve Kişilerarası Problemler Arasındaki İlişkide Duygu Düzenleme ve Kaygının Aracı Etkisi
Bibliographic record
Abstract
Aleksitimi tanım olarak duyguları tanımlama ve ifade etmede güçlük yaşamaktır. Hem sağlıklı popülasyonda görülen hem de çeşitli psikolojik/psikiyatrik bozukluğa eşlik eden aleksitimi ve aleksitimi ile ilgili değişkenlerin belirlenmesi özel bir öneme sahiptir. Aleksitimi ve ilişkili olan kaygı, duygu düzenleme ve kişilerarası problemler arasındaki ilişkilere dair çalışmalar bulunmasına rağmen bu değişkenlerin birlikte incelendiği çalışmalar kısıtlı sayıdadır. Aleksitimi ve aleksitimi ile ilişkili olabilecek değişkenlerin incelenmesi bu sorunu yaşayan bireyleri tespit etmek, tedavi protokolleri oluşturmak ve ilişkilerini güçlendirmek açısından değerlendirildiğinde hem bireylerin kendi yaşamlarına hem de klinik psikoloji alanına katkıda bulunacaktır. Bu nedenle, aleksitimi ile kişilerarası problemler arasındaki ilişkide kaygı ve duygu düzenlemenin aracı etkisinin incelenmesi amaçlanmıştır. Araştırmanın örneklemi, 18-25 yaş aralığında 428 kişiden oluşmaktadır. Araştırmada Sosyodemografik Bilgi Formu, Toronto Aleksitimi Ölçeği, Beck Anksiyete Ölçeği, Duygu Düzenleme Güçlüğü Ölçeği-Kısa Form ve Kişilerarası Problemler Envanteri kullanılmıştır. Bulgular, aleksitimi ile kişilerarası problemler arasında pozitif yönlü ilişki olduğu yönündedir. Aleksitimi puanı yüksek olan bireylerin, kişilerarası problemleri de yüksektir. Ayrıca, aleksitimi ile kişilerarası problemler arasındaki ilişkide, kaygı ve duygu düzenlemenin aracılık etkisi olduğunu göstermektedir. Çalışmanın bulguları, aleksitimik bireylerin tespit edilerek müdahale programları oluşturulmasının faydalı olabileceğini önermektedir.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".