Problemli internet kullanımının metakognisyonlar, olumsuz çocukluk dönemi yaşantıları, alekstimi ve dürtüsellik ile ilişkisinin incelenmesi
Bibliographic record
Abstract
Bu araştırmanın amacı alan yazında birbirinden farklı bağlamlarda incelenmiş olan; problemli internet kullanımı, metakognisyonlar, bilişsel dikkat kilitlenmesi sendromu (CAS), aleksitimi, dürtüsellik ve olumsuz çocukluk çağı yaşantıları kavramlarının izdüşümünü inceleyip aralarındaki ilişkilerin boyutlarını saptamaktır. Araştırmanın örneklemi farklı illerde yaşayan, yaşları 18-65 arasında değişen 315 kadın ve 210 erkek olmak üzere 525 kişiden oluşmaktadır. Araştırmada “Young İnternet Bağımlılık Ölçeği, Üstbiliş-30 Ölçeği, Çocukluk Çağı Olumsuz Yaşantılar Ölçeği, Barratt Dürtüsellik Ölçeği, Toronto Aleksitimi Ölçeği, Bilişsel Dikkat Kilitlenmesi Sendromu Ölçeği ve Sosyo-Demografik Bilgi formu kullanılmıştır. Araştırmada elde edilen veriler; SPSS paket programı ve AMOS V22 aracılığıyla çözümlenmiştir. Çalışmada demografik bilgilerin frekans dağılımları için betimsel analizler kullanılmıştır. Değişkenler arasındaki ilişkileri incelemek için korelasyon analizi, değişkenlerin problemli internet kullanımının açıklamasına katkısını belirlemek için hiyerarşik regresyon analizi, değişkenlerin problemli internet kullanımı üzerindeki dolaylı etkilerini belirlemek için yapısal eşitlik modeli kullanılmıştır. Araştırma sonucunda, katılımcıların problemli internet kullanımları ile dürtüsellik düzeyleri, metakognisyonları(üstbilişleri), aleksitimi düzeyleri ve bilişsel dikkat kilitlenmesi sendromu arasında anlamlı düzeyde bir ilişki olduğu belirlenmiştir. Katılımcıların problemli internet kullanımları ile olumsuz çocukluk çağı yaşantıları arasında anlamlı bir ilişki bulunamamıştır. Ayrıca katılımcıların olumsuz çocukluk çağı yaşantıları ile dürtüsellik düzeyleri, metakognisyonları(üstbilişleri), aleksitimi düzeyleri ve bilişsel dikkat kilitlenmesi sendromu arasında anlamlı düzeyde bir ilişki olduğu belirlenmiştir. Bununla beraber aleksitimi ve dürtüsellik düzeyleri, metakognisyonlar(üstbilişler) ve bilişsel dikkat kilitlenmesi sendromunun; birlikte problemli internet kullanımının %34’ünü yordadığı saptanmıştır
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".