Hubungan Kebugaran Fisik dengan Fungsi Kognitif pada Mahasiswi Penghafal Al-Qur'an di Kota Malang
Notice bibliographique
Résumé
Pendahuluan: Mahasiswi memerlukan kebugaran fisik yang cukup untuk dapat berpikir dan menggunakan kemampuan kognitifnya secara maksimal agar tidak cepat lelah setelah melakukan aktivitas padat seperti kuliah dan menghafal Al-Qur’an. Kegiatan ini juga memerlukan keterampilan berpikir yang berkaitan dengan fungsi kognitif. Kebugaran fisik yang baik akan peningkatan kadar protein Brain-Derived Neutrophic Factor (BDNF) yang berfungsi untuk menstimulasi sel-sel saraf otak guna meningkatkan kemampuan kognitif. Penelitian berkeinginan untuk memahami hubungan tingkat kebugaran fisik dengan fungsi kognitif terhadap mahasiswi di Pondok Pesantren Nurul Furqon Kota Malang sebagai penghafal Alqur’an. Metode: Dalam penilitian akan menggunakan pendekatan analitik observasional dengan cross-sectional study sebanyak 30 responden diperoleh dengan teknik purposive sampling. Data diambil menggunakan YMCA Step Test dan MoCA-Ina (Montreal Cognitive Assessment). Selanjutnya pengolahan data menggunakan metode uji Fisher’s Exact Test. Hasil: Perolehan dari uji statistic menghasilkan p value sebesar 0,029 < 0,05. Kesimpulan: Terdapat hubungan antara tingkat kebugaran fisik dengan fungsi kognitif pada Mahasiswi Penghafal Al-Qur’an di Kota Malang.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».