ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİN NARSİSTİK KİŞİLİK VE ALEKSİTİMİ KİŞİLİK ÖZELLİKLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ARAŞTIRILMASI
Bibliographic record
Abstract
Yapılan bu çalışmanın amacı, Çanakkale 18 Mart Üniversitesinde spor bilimleri alanında okuyan öğrencilerin narsistik kişilik ve aleksitimi kişilik özellikleri arasındaki ilişkiyi ortaya koymaktır. Çalışmanın evrenini, spor bilimleri fakültesinde okuyan bütün öğrenciler oluştururken; örneklemini ise, çalışmaya gönüllü olarak katılmayı kabul eden 210 öğrenci oluşturmaktadır. Çalışmada veri toplama aracı olarak, Toronto Aleksitimi Ölçeği Kısa Versiyonu (TAÖ- 20) ve Narsistik Kişilik Envanteri kullanılmıştır. Elde edilen verilerin analizinde SPSS 20 programı kullanılmıştır. Elde edilen verilerin analizinde ilk olarak homojenlik ve normallik dağılımına bakılmıştır. Bunun için Kolmogorov-Smirnov (K-S) ve Shapiro Wilks testleri kullanılmıştır. Bu incelemeden sonra verilerin analizinde non parametrik test yöntemi kullanılmaya karar verilmiştir. Verilerin analizinde; tanımlayıcı istatistik, ve spearman korelasyon analizi uygulanmıştır. Elde edilen verilerin analizi sonunda, Narsisizm ile Dışa dönük düşünce, Duyguları söze dökmede güçlük, Duyguları tanımada güçlük, Toplam Aleksitimi arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki belirlenmemiştir.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.010 |
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".