Adolescent Polygamists' Sociodemographic Characteristics in Musi Banyuasin: A Spatial Distribution-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
The aims of this study were to examine the features of teenagers involved in polygamy partnerships in the chosen case study area, using socio-demographic relationships.The types research is descriptive and quantitative.This research method uses a survey approach to obtain data from a collection of panels or respondents.Purposive sampling strategies were applied.The total sample of 48 respondents consists of 16 homes, each with 16 husbands, 16 first wives, and 16 second wives.The analysis technique is descriptive, utilizing percentage calculations.The results of this study found that female teenage polygamy was discovered in 14 villages, with Mekar Jaya and Kertaju having the highest concentrations.44% of the teen polygamy population was 17 years or younger.Based on their work activity, 73% of polygamous teens were found to be unemployed.Women who do not work are more likely to be open to polygamous relationships.The bulk of polygamous women are from villages outside the subregion.The dispersion of their original villages influences the socio-spatial and socio-demographic characteristics of young polygamists.The prevalence of polygamy marriage among young people can be attributed to teenagers' lack of knowledge of the obligations associated with marriage, namely the tasks demanded of a husband.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».