Bibliographic record
Abstract
Bu araştırma sporcuların aleksitimi düzeylerini demografik değişkenlere göre incelemek amacıyla yapılmıştır. Araştırmaya 212 kadın (Xyaş = 24.74) ve 246 erkek (Xyaş = 25.40) olmak üzere 458 sporcu katılmıştır. Araştırma genel tarama modellerinden kesitsel ve ilişkisel tarama modelinde bir araştırmadır. Araştırmada “Demografik Bilgi Formu” ve “Toronto Aleksitimi Ölçeği-20” kullanılmıştır. Verilerin analizinde betimsel istatistikler, t-testi ve pearson korelasyon analizi kullanılmıştır. Araştırmada, sporcuların aleksitimi toplam puanlarının cinsiyet değişkenine göre farklılaştığı; spor türü değişkenine göre ise anlamlı bir şekilde farklılaşmadığı bulunmuştur. Ek olarak sporcuların yaşları ile aleksitimi toplam puanları arasında anlamlı bir ilişki olmadığı ortaya konmuştur. Sonuç olarak, sporcuların aleksitimi puanlarının ortalamanın altında olduğu, duygularını fark etmekte zorlanmadıkları söylenebilir.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".