"النوموفوبيا وعلاقتها بالالكسيثيميا وادارة الوقت لدى عينة من طلاب الجامعة في ظل التحول الرقمي "
Bibliographic record
Abstract
هدف البحث الحالي إلى التعرف على العلاقة بين درجات النوموفوبيا وكل من الالكسيثيميا وادارة الوقت لدى عينة من طلاب الجامعة في ظل التحول الرقمي والكشف عما إذا كانت هناك فروق ذات دلالة احصائية في متوسطات درجات العينة على مقياس النوموفوبيا وفقاً لمتغير النوع (ذكور/ إناث) ومدة الاستخدام (اقل من 3 ساعات / اكثر من 3 ساعات ) والتفاعل بينهما، أيضاً التحقق من إمكانية التنبؤ بالنوموفوبيا من خلال متغيري الالكسيثيميا وادارة الوقت لدى عينة من طلاب الجامعة في ظل التحول الرقمي، تكونت عينة البحث الأساسية من (462) طالبا وطالبة من طلاب الجامعة تتراوح أعمارهم (18- 22) عاماً بواقع (228) أنثى و(234) ذكرا ، واستخدمت الباحثة المنهج الوصفي المقارن لتحقيق أهداف البحث، وللتحقق من ذلك تم تطبيق مقياس النوموفوبيا من (إعداد الباحثة)، مقياس تورنتو للالكسيثيميا Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) إعداد (Taylor et al,1994) ومقياس ادارة الوقت إعداد(رقبان واخرون، 2015). وكشفت النتائج وجود علاقة موجبة دالة احصائيًا عند مستوى (0.01) بين الدرجة الكلية للنوموفوبيا وأبعادها الفرعية وبين الدرجة الكلية للالكسيثيميا وأبعادها الفرعية، كما كشفت عن وجود علاقة سالبة دالة احصائياً بين الدرجة الكلية للنوموفوبيا وأبعادها وبين الدرجة الكلية لإدارة الوقت، ووجود فروق ذات دلالة احصائية في متوسط درجات طلاب الجامعة على مقياس النوموفوبيا ككل تبعاً للنوع لصالح الإناث ، كما تبين وجود فروق في النوموفوبيا تبعاً لمتغير عدد الساعات لصالح مستخدمي الهاتف( الأكثر من الثلاث ساعات) وتبين وجود أثر للتفاعل دال إحصائيا بين النوع وعدد الساعات لصالح الإناث الأكثر من الثلاث، كما تنبأت الالكسيثيميا وإدارة الوقت بالنوموفوبيا تنبؤاً دال إحصائياً لدى أفراد العينة.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.214 | 0.171 |
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".