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Notice bibliographique
Résumé
Pendahuluan: Kecanduan smartphone merupakan masalah yangsering terjadi pada remaja awal. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui gambaran indikasi kecanduan smartphone pada remaja. Metodologi: Populasi pada penelitian ini adalah siswa SMP di Surabaya yang mempunyai smartphone. Pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan multistage random sampling pada sepuluh sekolah yang tersebar di masing-masing wilayah di Surabaya serta masing-masing wilayah diwakili satu sekolah swasta dan satu sekolah negeri. Jumlah sampel pada penelitian sebanyak 400 siswa. Pengukuran menggunakan Smartphone addiction Scale (SAS). Hasil: Sampel pada penelitian ini sebanyak 400 siswa dengan 30.5 % laki-laki dan 69.5% perempuan. Sampel berusia antara 12-17 (mean, 14.03+ 0.813) tahun dengan persebaran 13% kelas tujuh, 65.8% kelas delapan dan 21.2% kelas Sembilan. Empat indikasi menunjukkan sebagian besar dalam kategori sedangyaitu gangguan aktivitas, antisipasi positif, penarikan dan orientasi cyberspace, sedangkan penggunaan berlebih dan toleransi sebagian besar dalam kategori ringan. Kesimpulan: Orientasi cyberspace menjadi indikasi paling terlihat karena smartphone dianggap bagian penting dalam kehidupan remaja. Sehingga meskipun penggunaan smartphone yang lama tidak dianggap berlebihan dalam penggunaannya. Identifikasi jenis kecanduan dan lama penggunaan smartphone perlu ditambahkan sebagai data tambahan
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,418 | 0,254 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».