Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Perilaku Seks Pranikah pada Remaja di SMA Negeri 2 Sarolangun Tahun 2022
Notice bibliographique
Résumé
According to IDHS (2012), the prevalence of pre-marital sex cases was 14.6% among young women aged 15-19 years. The reasons for premarital sexual intercourse were mostly due to curiosity/curiosity (57.5%), it just happened to women (38%), and was forced by partners (12.6%) to women. The aim of the research is to find out the factors related to premarital sexual behavior in adolescents at SMA Negeri 2 Sarolangun in 2022. This research is analytic in nature with a cross sectional research design. The research was carried out at SMA Negeri 2 Sarolangun and was carried out in June 2022. The population for this research was all students of class X and XI SMA Negeri 2 Sarolangun as many as 243 people. The sample of this research is 70 people. The data analysis used was univariate and bivariate analysis. The results showed that there was a relationship between family support and premarital sex behavior in adolescents with a p-value = 0.000, there was a relationship between information sources and premarital sex behavior in adolescents with a p-value of 0.003, and there was a relationship between knowledge and premarital sex behavior in adolescents. adolescents with a p-value of 0.001.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,007 |
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 ».