SEXUAL BEHAVIOR DETERMINANT FACTOR IN ADOLESCENTS IN KEBAYORAN LAMA SELATAN VILLAGE IN 2020
Notice bibliographique
Résumé
Future threats are posed by the high prevalence of risky sexual behavior in adolescents. The purpose of this study is to examine the factors influencing sexual behavior among adolescents in Kelurahan Kebayoran Lama Selatan in 2020. The research study design used a cross-sectional with a total sample of 194 respondents. The sampling technique was snowball sampling and the analysis used was descriptive. It shows that half of all adolescents have risky behavior, namely 165 people (85.1%), but a quarter of them have non-risk behavior (14.9%). The distribution of majority of respondents has peer influence 25.3%, more information sources in watching pornography on friends 43.3%, internet mass media that is often seen 36.6%, the frequency of pornography in the category is sometimes 39.7%, partner pornography when alone 24.2% and their lover/girlfriend 17.5%, the reasons for watching pornography were 28.4% of curiosity and 16.0% of sexual desire, and the role of good parents in educating children 95.4%. Sexual behavior in adolescents in Kebayoran Lama Selatan Village shows that there are still many teenagers who engage in risky sexual behavior. This research is expected to facilitate the needs of adolescents so that they can channel their energy and make good use of their free time.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».