The relation between empathy, vicarious embarrasment, shame and guilt : Kosova sample
Bibliographic record
Abstract
Empati sayesinde insanlar birbirinin iç dünyasını anlayabilir. Karşı tarafın içsel süreçleri empati duygusu sayesinde aktarılır. Dolaylı utanma, utanç ve suçluluk duygularının empati ile ilişkili olduğu, birbiriyle örtüşen ve birbirini tamamlayan duygular olduğu kabul edilmektedir. Ergenlik döneminin duygusal açıdan zor bir dönem olduğu bilinen bir gerçektir. Ancak, ergenlik dönemindeki bireylerde bu kavramları araştıran çalışmaların sınırlı sayıda olduğu görülmektedir. Bu çalışmadaki öğrencilerin büyük bir bölümü gelişim düzeyi olarak ergenlik dönemindedir. Öğrencilerde empati, dolaylı utanma ile utanç ve suçluluk konularıyla ilgili yapılan çalışmaların alanyazındaki boşluğu dolduracağı, farklı bir bakış açısı getireceği düşünülmüştür. Bu çalışmanın amacı öğrencilerde empati, dolaylı utanma, utanç ve suçluluk düzeyleri arasındaki ilişkiyi ve etkileşimi incelemektir. İlaveten, söz konusu bu kavramların farklı demografik değişkenler açısından incelenmesi amaçlanmıştır. Nicel araştırma deseni ve ilişkisel tarama modeli kullanılmıştır. Çalışmanın evreni Kosova’da Türkçe eğitim gören öğrencilerdir. Örneklem Kosova’da Türkçe eğitim veren ortaokul ve lise ve öğrencilerinden uygun örnekleme yöntemiyle seçilen, araştırmaya gönüllü olarak katılmayı kabul eden 12-21 yaş arası öğrencilerdir. 132’si kız 66’sı erkek olmak üzere toplam 198 öğrenci örneklem grubunu oluşturmuştur. Veri toplamak amacıyla araştırmacı tarafından geliştirilen bir adet kişisel bilgi (anket) formu ile birlikte üç adet ölçek kullanılmıştır. Ölçekler şu şekilde sıralanmıştır; Toronto Empati Ölçeği (Totan, Doğan ve Sapmaz, 2012), Çok Boyutlu Dolaylı Utanma Ölçeği (Albayrak, 2020), Sürekli Utanma ve Suçluluk Ölçeği (Bugay ve Demir, 2011). Veriler SPSS 26 paket analiz edilmiş ve anlamlılığı p<.05 düzeyinden test edilmiştir. Demografik faktörlerin ölçeklerden elde edilen puan ortalamaları üzerindeki etkisini incelemek amacıyla T testi ve Kruskal Wallis-H testi yapılmıştır. Ardından bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için pearson korelasyon analizi ve değişkenlerin birbiri üzerindeki yordayıcı etkisini belirlemek için regresyon analizi yapılmıştır. Cinsiyet faktörüne göre yapılan analizlerde kızların erkeklere göre empati ve dolaylı utanma düzeylerinin daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Utanç ve suçluluk alt boyutlarında ise; puan ortalamalarının utanç ve suçluluk boyutlarında kızların, gurur alt boyutunun ise erkeklerin lehine anlamlı şekilde farklılaştığı görülmüştür. Yaş değişkenine göre veriler karşılaştırıldığında ise 18-21 yaş arası bireylerin gurur alt boyutu puan ortalamaları, diğer yaş gruplarına göre anlamlı biçimde farklılaştığı görülmüştür. Anne eğitim durumu İlkokul-Ortaokul, Lise, Lisans-Önlisans olanların utanç ve suçluluk düzeyi anne eğitim durumu yükseklisans olanlara göre anlamlı biçimde yüksektir. Analizlerde sözkonusu kavramlar arasında kardeş sayısı ve baba eğitim durumuna göre anlamlı farklılık bulunmamıştır. Korelasyon analizi sonucunda empati ile dolaylı utanma, utanç ve suçluluk arasında anlamlı ilişki olduğu bulunmuştur. Ayrıca empati ile dolaylı utanma, utanç ve suçluluk alt boyutları arasında da pozitif yönlü anlamlı ilişkiler bulunmuştur. Çalışmanın bulgularına göre empatiyi suçluluk alt boyutu, dolaylı utanma, utanç ve suçluluk toplam puanları yordamaktadır. Ulaşılan bulguları genelleyebilmek adına, daha büyük örneklem gruplarında konu ile ilgili benzer çalışmaların yapılması önerilmiştir.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".