MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7034272252

A Study of the Effect of Alexithymia and Body Image on Emotinal Eating of College Students

2022· dissertation· tr· W7034272252 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDSpace@FSM (FSM Vakif University) · 2022
Typedissertation
Languagetr
FieldImmunology and Microbiology
TopicImmunotoxicology and immune responses
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAlexithymiaStatistical analysisEating disordersCross-sectional study
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bu çalışmanın amacı aleksitimi ve beden algısının duygusal yemeye etkisini incelemektir. Çalışma Türkiye’nin çeşitli üniversitelerinde eğitimine devam eden 341 öğrenci ile yürütülmüştür. Katılımcılardan Kişisel Bilgi Formu, Duygusal Yeme Ölçeği, Vücut Algısı Ölçeği ve Toronto Aleksitimi Ölçeği aracılığıyla veriler toplanmıştır. Değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek amacıyla yapılan Pearson Korelasyon analizi sonucunda aleksitimi, duyguları tanımada güçlük ve duyguları söze dökmede güçlük ile duygusal yeme ve duygusal yemenin faktörleri arasında pozitif yönlü istatistiki olarak anlamlı bir ilişki bulunmuştur; beden algısı ile duygusal yemenin faktörleri arasında negatif yönlü istatistiki olarak anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Aleksitimi ile beden algısının duygusal yeme ve duygusal yemenin faktörlerine etkisini incelemek amacıyla yapılan Çoklu Doğrusal Regresyon analizi sonuçlarına göre beden algısı tüm modellerde yordayıcı olarak yer alırken, duyguları tanımada güçlük ve duyguları söze dökmede güçlük faktörleri bazı modellerde yordayıcı olarak yer almıştır. Sosyodemografik değişkenler olan cinsiyet ve medeni durum kategorilerine göre duygusal yeme yordayıcılarının farklılaşıp farklılaşmadığını incelemek amacıyla yapılan Çoklu Doğrusal Regresyon analizi sonuçlarına göre beden algısının çoğu modelde, duyguları tanımada güçlük ve duyguları söze dökmede güçlük faktörlerinin ise bazı modellerde yordayıcı olarak yer aldığı görülmüştür. Sonuçlar literatür çerçevesinde 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 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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.307
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.244 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueDSpace@FSM (FSM Vakif University)Same topicImmunotoxicology and immune responsesFrench-language works237,207