Perbandingan Efektivitas Podcast dan Musik dalam Pengetahuan Quarter-Life Crisis pada Mahasiswa Universitas Airlangga Surabaya
Notice bibliographique
Résumé
Latar Belakang: Quarter-life crisis adalah sebuah fase transisi dari masa remaja menuju masa dewasa yang terjadi mulai dari usia 20 tahun. Pada masa transisi ini, seseorang dianggap sudah dewasa dan mampu untuk hidup mandiri dengan pilihan hidup masing-masing, namun secara emosi dan finansial belum stabil. Promosi kesehatan adalah salah satu metode pencegahan yang bisa digunakan contohnya adalah media audio. Penelitian ini menggunakan podcast dan musik sebagai promosi kesehatan untuk quarter-life crisis dan sasarannya adalah mahasiswa Universitas Airlangga Surabaya. Tujuan: Untuk membandingkan efektifitas podcast dan musik sebagai media promosi kesehatan terkait pemberian pengetahuan quarter-life crisis. Metode: Penelitian ini menggunakan metode eksperimental semu dan sasarannya adalah mahasiswa Universitas Airlangga Surabaya angkatan 2016-2020 dengan total sampel sebanyak 200 responden. Pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan Lemeshow dari Stanley Lemeshow (1997). Penelitian ini menggunakan pengukuran uji T berpasangan dan independent sample t-test. Hasil: Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan tingkat pengetahuan antara kelompok podcast dan musik. Hasil efektivitas media menunjukkan bahwa media podcast lebih efektif dibandingkan musik dalam meningkatkan pengetahuan. Kesimpulan pada penelitian ini menunjukkan bahwa media podcast dan musik bisa menjadi stimulus dalam meningkatkan pengetahuan, namun media podcast lebih efektif dibandingkan musik terkait pemberian pengetahuan quarter-life crisis. Kesimpulan: Media podcast dan musik bisa menjadi stimulus dalam meningkatkan pengetahuan, namun media podcast lebih efektif dibandingkan musik terkait pemberian pengetahuan quarter-life crisis.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».