PENGARUH KARAKTERISTIK REMAJA DAN KELUARGA, SERTA GAYA PENGASUHAN ORANG TUA TERHADAP KUALITAS HIDUP REMAJA DI WILAYAH PESISIR
Notice bibliographique
Résumé
Bonus demografi akan dihadapi dengan baik apabila terwujudnya optimalisasi pada pembangunan pemuda, namun hal tersebut menjadi tantangan khususnya bagi remaja di area pesisir yang memiliki faktor sosiodemografi yang lebih rentan dibandingkan remaja di area lainnya. Tujuan dari penelitian adalah menganalisis pengaruh karakteristik remaja, karakteristik keluarga, dan gaya pengasuhan terhadap kualitas hidup remaja di wilayah pesisir. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan desain cross-sectional study. Penelitian dilaksanakan di satu SMA dan SMK yang dipilih secara purposif di wilayah pesisir Cirebon Utara. Teknik penarikan sampel dilakukan dengan metode cluster random sampling dan didapatkan sampel sebanyak 195 remaja yang memiliki orang tua lengkap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa gaya pengasuhan dan kualitas hidup remaja hampir separuhnya masuk dalam kategori rendah. Remaja laki-laki memiliki gaya pengasuhan lebih baik dibandingkan remaja perempuan. Namun, remaja perempuan merasakan kualitas hidup yang lebih baik dibandingkan remaja laki-laki. Remaja di SMA merasakan gaya pengasuhan yang lebih baik dibandingkan remaja di SMK. Hasil uji SEM menunjukkan bahwa gaya pengasuhan berpengaruh positif signifikan terhadap kualitas hidup remaja, sedangkan besar keluarga berpengaruh negatif signifikan terhadap kualitas hidup remaja. Implikasi penelitian ini adalah hasil temuan dapat memberikan masukan bagi pemangku kepentingan untuk melakukan optimalisasi kualitas hidup remaja di wilayah pesisir dengan lebih efektif.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».