Pengaruh Intensitas Penggunaan Media Sosial pada Quarter Life Crisis pada Dewasa Awal
Notice bibliographique
Résumé
Masa peralihan remaja ke dewasa awal dianggap krusial yang menandai pengembangan nilai, identitas, dan menghadapi tekanan sosial. Quarter life crisis, fenomena emosional pada dewasa awal, mencuat sebagai dampak perbandingan sosial intens melalui media sosial. Penelitian ini bertujuan mengeksplorasi bagaimana pengaruh intensitas penggunaan media sosial terhadap quarter life crisis pada dewasa awal di era digital. Penelitian ini menggunakan desain kuantitatif korelasional dengan subjek penelitian dewasa awal di Banjarmasin Utara (n=344). Data dikumpulkan melalui skala Quarter Life Crisis dan skala Intensitas Penggunaan Media Sosial. Hasil penelitian menunjukkan adanya pengaruh signifikan intensitas penggunaan media sosial terhadap quarter life crisis (p < 0,05), dengan R square sebesar 4,1%. Terdapat pula hubungan positif signifikan antara intensitas penggunaan media sosial dan peningkatan quarter life crisis (r = 0,203). Sebanyak 70% subjek berada pada kategori quarter life crisis sedang, 17% tinggi, dan 14% rendah. Temuan ini sejalan dengan tren penggunaan media sosial yang dominan, khususnya Instagram dan Whatsapp
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 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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,002 |
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 ».