Studi Fenomenologi Dalam Menghadapi Quarter Life Crisis Pada Siswa Menjelang Kelulusan
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui cara menghadapi quarter life crisis pada siswa menjelang kelulusan. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan deskriptif fenomenologi, menggunakan teknik pengumpulan data observasi dan wawancara. Subjek dalam penelitian ini dipilih menggunakan teknik purposive sampling. Subjek merupakan siswa SMA kelas XII yang mengalami Quarter Life Crisis yang berusia 17-18 tahun yang berjumlah 6 orang, diantaranya tiga subyek utama dan tiga signficant others dengan usia yang berbeda dengan subjek utama. Hasil penelitian menunjukan bahwa ada beberapa strategi dalam menghadapi Quarter Life Crisis pada siswa menjelang kelulusan, strategi yang dijelaskan terdapat dibeberapa aspek Quarter Life Crisis diantaranya masalah mencari pekerjaan diselesaikan dengan memilih peran yang cocok dengan dirinya serta menjaga relasi dan saling bertukar pikiran dengan teman, aspek kurangnya dukungan sekitar diatasi dengan selalu menyampaikan ketika ada suatu ketidaknyamanan dengan lingkungan, aspek perasaan kecewa diatasi dengan berusaha memperbaiki meskipun harus melewati kesedihan terlebih dahulu, aspek perasaan tertekan diatasi dengan tetap berusaha mewujudkan harapan orang tua dan selalu berpikir positif dan aspek masalah eksplorasi diri diatasi dengan berusaha untuk mengambil kesempatan baru dan membangun relasi.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 ».