Investigation of the Effects of Alexithymia and Emotional Intelligence on Constant Anger and Anger Expressions in Individuals Between 18-24
Bibliographic record
Abstract
Bu tez çalışmasının amacı, 18-24 yaş arası bireylerde aleksitimi ve duygusal zekanın sürekli öfke ve öfke ifade tarzları üzerindeki etkisinin incelenmesidir. Bununla birlikte duygusal zeka, aleksitimi ve öfke ve ifade tarzları üzerinde anlamlı farklılık oluşturabileceği düşünülen birtakım sosyodemografik değişkenin bu kavramlarla olan ilişkisi de araştırma kapsamındadır. Çalışma 314 kişinin gönüllü katılımı ile gerçekleşmiştir. Uygulamada katılımcıların kişisel bilgilerini elde edebilmek için demografik bilgi formu, duygusal zeka düzeylerini belirlemek için Schutte Duygusal Zeka Ölçeği, aleksimik özelliklerin düzeyini belirlemek için Toronto Aleksitimi Ölçeği (TAÖ) ve sürekli öfke ve öfke ifade tarz düzeylerini belirlemek için Sürekli Öfke-Öfke Tarz Ölçeği (SÖÖTÖ) kullanılmıştır. Çalışmada aleksitimi, duygusal zeka ve diğer sosyodemografik değişkenlerin öfke ve ifade tarzları ile ilişkisini incelemek amacı ile Bağımsız Örnek t Testi, Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA), Korelasyon ve Regresyon Analizleri uygulanmıştır. Araştırmanın bulgularına göre duygusal zeka, aleksitimi ve öfke ve ifade tarzları arasında istatistiksel açıdan anlamlı ilişkiler saptanmıştır. Katılımcıların öfke ve ifade tarzlarının yordanması amacıyla yapılan çoklu doğrusal regresyon analizi sonucunda, Aleksitimi Ölçeği alt boyutlarının içselleştirilmiş ve dışsallaştırılmış öfke düzeyi üzerinde etkili olduğu; duygusal zekanın ise öfke kontrolü üzerinde etkili olduğu ve duygusal zeka düzeyi arttıkça öfke kontrolünün arttığı görülmüştür. Elde edilen sonuçlar literatürdeki bilgiler ışığında tartışılmıştır.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".