Klinik Senaryo Eşliğinde Giyilebilir Simülatör ile Yapılan Simülasyon Uygulamasının Empati Düzeyine Etkisi
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Giyilebilir Simüle Annelik Modeli deneyiminin öğrencilerin empati, öz etkililik-yeterlilik düzeyine etkisini incelemek amacıyla yapılmıştır. Yöntem: Araştırma tek grup, ön test-son test yarı deneysel araştırma tasarımında 54 öğrenci ile yapılmıştır. Veriler, araştırmacılar tarafından hazırlanan tanıtıcı bilgi formu, Toronto Empati Ölçeği, Öz Etkililik-Yeterlilik Ölçeği ile toplanmıştır. Simülasyon uygulaması 4’er kişilik (1 ebe, 1 gebe, 2 gözlemci) öğrenci grupları eşliğinde, 4 adet klinik senaryo olmak üzere ön bilgilendirme (10 dk), simülasyon (10 dk) ve çözümleme (20 dk) oturumlarından oluşmaktadır. Bulgular: Katılımcıların yaş ortalaması 20.22 ± 1.00 olup %92.6’sı bölümü isteyerek tercih etmiştir. Giyilebilir Simüle Annelik Modeli deneyiminin empati (p ≤ 0.001), davranışı tamamlama (p ≤ 0.001) ön test ve son test puan ortalamaları bakımından anlamlı farklılık gösterdiği belirlenmiştir. Sonuç: Araştırmada Giyilebilir Simüle Annelik Modeli deneyiminin öğrencilerin empati ve davranışı tamamlama düzeyini artırdığı belirlenmiştir.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".