MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391255712 · doi:10.62255/noval.v1i2.24

UTILIZATION OF SOCIAL MEDIA AS A QUARTER LIFE CRISIS EDUCATION MEDIA

2023· article· en· W4391255712 sur OpenAlexaboutno aff
Sheilla Rahmayanti, Dandy Arie Pramudya, Fathimah Az-Zahra Hayuningrat, Lubna Salsabila Esrarf, Nisrina Alifah Naia, Khansa Salsabila Putri Ariyanto, Yasmin Nazilah

Notice bibliographique

RevueInovasi Lokal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Methods and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaQuarter (Canadian coin)Political scienceMedia studiesSociologyHistoryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : Quarter life crisis is an individual's response to moving towards the reality of life in which there is instability, continuous change, various choices and the emergence of panic due to feeling helpless. Life changes like this are accompanied by the emergence of various kinds of emotional reactions such as anxiety, panic, stress, and confusion about goals, as well as doubts about one's own abilities and fear of failure. Methods: in utilizing social media, using qualitative methods, which include collecting data by interviews and delivering material. Purpose: to take an approach involving visual narratives, interviews, and practical solutions in providing a comprehensive view of the quarter life crisis and providing positive value in using social media and having a good impact on oneself. Results: The author's video has its own interest among Instagram users, as evidenced by the author's video views reaching 3,753 and video likes reaching 89 likes. This shows that Instagram users gain knowledge about the quarter life crisis. Conclusion: Currently there are still students who experience changes in emotional reactions such as anxiety, panic, stress, and confusion and doubt about their own abilities. Video about the quarter life crisis by conducting interviews with students to get various perspectives on the quarter life crisis and strategies for dealing with it. The video content will be disseminated via social media such as Instagram.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeObservationnel
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 revueInovasi LokalMême sujetEducational Methods and ImpactsTravaux en français237 207