MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4327745077 · doi:10.56127/ijst.v2i1.547

SELF-ACTUALIZATION APPLICATION IN HELPING HUMAN CHARACTER DEVELOPMENT BASED ON FLORENCE LITTAUER PERSONALITY TEST BASED ON ANDROID

2023· article· en· W4327745077 sur OpenAlexaboutno aff
Tangguh Destio Pramono, Guntur Eka Saputra, Josephine Haneta Excelentia Savitri Dinarbrata, Haikal Ardikatama, Sinatrio Bimo Wahyudi, Adam Rozaq Sobari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal Science and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEdcuational Technology Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan TeknologiUniversitas Gunadarma
Mots-clésSelf-actualizationPsychologyPersonalityTest (biology)Quarter (Canadian coin)Applied psychologyPersonal developmentCharacter (mathematics)Social psychologyPsychotherapistMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A midlife crisis is a stage when a person feels anxious, worried, and confused about their purpose in life. This condition occurs when a person currently doubts their future and quality of life. The quarter-life crisis phase can be overcome with better self-awareness, better self-awareness and appreciation, and increased user productivity. Therefore, self-realization is the right solution to survive the Quarter Life crisis. Self-actualization (selftuazion) offers several interesting features tailored to the needs of users in self-actualization, such as self-assessment, ToDo application and statistics, interesting articles, self-introduction pages, motivational quotes, and reminder notifications to help in the process of loving yourself. The results of the pilot test on 22 target group respondents showed that the functions contained in Selftuazion had a good effect on respondents in overcoming the problem of Quarter Life Crisis. This application produces 20 pages with features that are in accordance with self-actualization, based on the results of testing with users that the application can be used properly and get a score of 88 in the acceptable category with grade B or Good.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal Science and TechnologyMême sujetEdcuational Technology SystemsTravaux en français237 207