Bibliographic record
Abstract
Bu araştırmanın amacı, genç yetişkinlerde aleksitiminin incelenmesidir. Bu kapsamda aleksitiminin internet kullanımı düzeyiyle, algılanan yalnızlık, benlik saygısı ve empati düzeyleriyle, COVID-19 pandemisine yönelik kaygıyla ve demografik değişkenlerle ilişkisi incelenmiştir. Araştırmanın yöntemi korelasyonel tarama modeli olup, örneklemi ise uygun örnekleme yöntemiyle Türkiye'de bulunan, 18-35 yaş aralığı 289 genç yetişkinden oluşmaktadır. Veri toplamak için Kişisel Bilgi Formu, Pandemik Kaygı Ölçeği ve Toronto Aleksitimi Ölçeği kullanılmıştır. Verilerin analizinde ilişkisiz örneklemler t-testi, Pearson korelasyonu ve tek faktörlü varyans analizi kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda aleksitimi ile yaş, algılanan empati ve benlik saygısı arasında negatif yönde anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Aleksitimi ile algılanan utangaçlık ve yalnızlık arasında ve pandemiye yönelik kaygı arasında pozitif yönde anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Aleksitimi ile medeni durum ve internet kullanım düzeyi arasında anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Aleksitimi ile cinsiyet, yaşamın ilk 10 yılının geçtiği yerin gelişmişlik düzeyi, eğitim düzeyi, çalışma durumu ve sosyo-ekonomik düzey arasında anlamlı bir ilişki bulunmamıştır.
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 | 0.000 | 0.001 |
| 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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".