MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4405727803 · doi:10.18613/deudfd.1491419

ALEKSİTİMİ VE BAZI DEMOGRAFİK DEĞİŞKENLERİN KAYGI, DEPRESYON, SOSYAL İZOLASYON VE SOMATİZASYONA ETKİSİ: DENİZCİLER ÖRNEĞİ

2024· article· tr· W4405727803 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueDokuz Eylül Üniversitesi Denizcilik Fakültesi Dergisi · 2024
Typearticle
Languagetr
FieldSocial Sciences
TopicGender Studies and Social Issues
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bu çalışmanın amacı denizcilerin aleksitimi düzeylerine ve bazı demografik değişkenlere göre kaygı, depresyon, sosyal izolasyon ve somatizasyonların incelenmesidir. Araştırmada 25 kadın, 112 erkek olmak üzere toplam 137 denizciden veri toplanmış olup, Demografik ve Mesleki Bilgi Formu, Toronto Aleksitimi Ölçeği, Beck Anksiyete Envanteri, Beck Depresyon Envanteri, Sosyal İzolasyon Ölçeği, Somatizasyon Ölçeği ve Görüşme Formu kullanılmıştır. Analiz için Kruskal-Wallis Testi, Mann Whitney U Testi, ve Spearman Korelasyon Analizi kullanılmıştır. Analizlerde kaygı, depresyon, sosyal izolasyon ile somatizasyon puanlarının aleksitimi düzeylerine göre farklılaştığı, en yüksek puanın saf aleksitimik düzey grubuna ait olduğu görülmüştür. Cinsiyete, medeni duruma, çocuk varlığına göre puanlar farklılaşırken; seyirde olma durumu ve gemi içi bölüme göre farklılaşmamaktadır. Kadın denizcilerin puanları erkeklerden, bekarların puanları evlilerden, çocuğu olmayanların puanları çocuğu olanlardan, psikolojik destek geçmişi olanların puanları olmayanlardan daha yüksektir. Puanların sektöre özgü değişkenlerle ilişkisine bakıldığında; yaş, sektör senesi, toplam hizmet ayının artması ile puanlar düşmekteyken, yılda seyir süresiyle ilişki bulunmamaktadır. Sektöre özgü değişkenler ile ilişki aleksitimi düzeylerine göre incelendiğinde, yalnızca aleksitimi yok düzey grubunda ilişki 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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.350
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.003
Meta-epidemiology (broad)0.0030.002
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0060.003
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0040.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.006

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.258 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it