Lise Öğrencilerinde Depresyon ve Yalnızlığın Yordayıcısı Olarak Empati
Bibliographic record
Abstract
Kişilerarası sağlıklı ilişkilerin geliştirilmesinde önemli bir rolü olan empati, karşısındaki bireyi anlamak ve anladığını hissettirmek olarak tanımlanmaktadır. Anlaşıldığını hisseden birey yalnız olmadığını fark eder ve depresif duyguları yaşama eğilimi değişkenlik gösterir. Gelişim dönemleri içerisinde çalkantılı bir dönem olarak tanımlanan ergenlik dönemin kişinin anlaşıldığını hissetmesi ve çevresi tarafından kabulü oldukça önemlidir. Bu amaçla mevcut çalışmada, lise öğrencilerinde depresyon ve yalnızlığın yordayıcısı olarak empati incelenmiştir. Çalışmanın araştırma grubunu farklı lise türlerinde öğrenim gören, 13-18 yaş arası 156‘sı kadın (%56.1) ve 122 erkek (% 43.9) olmak üzere toplam 278 katılımcı oluşturmaktadır. Araştırmada verilerin toplanmasında UCLA Yalnızlık Ölçeği (ULS-8), Depresyon, Anksiyete, Stres Ölçeği (DASS-21) ve Toronto Empati ölçeği kullanılmıştır. Verilerin analizinde korelasyon ve regresyon analizlerinden yararlanılmıştır. Analizler sonucunda depresyon ile empati arasında negatif ve anlamlı bir ilişki benzer bir şekilde yalnızlık ve empati arasında negatif ve anlamlı bir ilişki tespit edilmiştir. Ayrıca regresyon analizinde empatinin depresyon ve yalnızlığın negatif bir şekilde yordayıcısı olduğu sonucu elde edilmiştir. Sonuçlar, lise öğrencilerinde yalnızlık ve depresyon gibi yıkıcı durumlara karşı empatinin geliştirilmesine dönük programların ve politikaların geliştirilmesi gerekliliğini vurgulamaktadır.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.007 |
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".