ortaokul öğrencelerinde ayrılma anksiyetesinin sosyodemografik özelliklere göre farklılıklarının ve akademik bağları düzeyiyle ilişkisinin incelenmesi
Bibliographic record
Abstract
Yapılan bu çalınmada ortaokul öğrencilerinde ayrılma anksiyetesi belirti düzeyinin sosyodemografik özelliklere göre farklılıklarının ve akademik başarı ile ilişkisinin incelenmesi amaçlanmıştır. Arattırmada ilişkisel tarama modelinden faydalanılmıştır. Arattırmaya ortaokullarda öğrenim gören 299 kız ve 293 erkek öğrenci katılmıştır. Arattırmanın veri toplama sürecinde “DSM-5 Ayrılma Anksiyete Bozukluğu şiddet Ölçeği-Çocuk Formu” kullanılmıştır. Araştırma kapsamında elde edilen verilerin analiz ağarmasında SPSS 22 programında Mann Whitney U testi, Kruskall Wallis H testi ve Spearman Korelasyon analizi kullanılmıştır. Araştırmanın sonunda öğrencilerin hem fen ve sosyal bilgiler not ortalamalarının hem de genel not ortalamalarının orta seviyede olduğu bulunmuştur. Öğrencilerde ayrılma anksiyetesi düzeyinin yaş grubu, cinsiyet ve öğrenim gördükleri sınıf düzeyi değişkenlerine göre anlamlı farklılık gösterdiği tespit edilmiĢtir (p<0.05). Buna karşılık ayrılma anksiyetesinin anne eğitim düzeyi, baba eğitim düzeyi, anne ve babanın birlikte yaşama durumu, anne ve babanın çalışma durumu, doğum sırası ve aile gelir düzeyi değişkenlere göre farklılık göstermediği belirlenmiştir (p>0.05). Bunun yanında öğrencilerde ayrılma anksiyetesi ile not ortalamaları arasında anlamlı ilişkinin bulunmadığı belirlenmiştir (p>0.05). Sonuç olarak, ortaokulda bulunan öğrencilerde ayrılma anksiyetesi belirti düzeyi ile not ortalaması arasında anlamlı ilişkinin bulunmadığı, bunun yanında ayrılma anksiyetesi belirti düzeyinin bazı demografik değişkenlere göre farklılaştığı söylenebilir.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 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".