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Enregistrement W4406193026 · doi:10.30598/bkt.v9i1.17110

The Role of Psychological Well-Being and Self-Compassion in Mitigating Quarter Life Crisis Among College Students: Implications for Guidance and Counseling

2025· article· en· W4406193026 sur OpenAlexaboutno aff
Revi Hairunisa, Diniy Hidayatur Rahman, Khairul Bariyyah

Notice bibliographique

RevueJurnal Bimbingan dan Konseling Terapan · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealth and Well-being Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)CompassionPsychologySelf-compassionClinical psychologyMindfulnessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the relationship between psychological well-being, self-compassion, and the experience of quarter life crisis (QLC) among students in the Department of Guidance and Counselling at the State University of Malang (classes of 2020 to 2023). QLC is a period of anxiety and uncertainty commonly faced by individuals transitioning into early adulthood, marked by fear of the future and indecision. The research aims to determine how psychological well-being and self-compassion can reduce the effects of QLC in university students. Using a correlational design, the study sampled 86 students, selected through proportionate stratified random sampling. The Psychological Well-Being Scale, Self-Compassion Scale, and Quarter Life Crisis Scale were used for data collection. Analysis showed that both psychological well-being and self-compassion had a significant negative impact on QLC. Higher levels of psychological well-being and self-compassion were linked to lower QLC levels, with psychological well-being contributing 53.8% and self-compassion contributing 49.1%. Together, these variables explained 59.8% of the variation in QLC. The findings highlight the need to promote psychological well-being and self-compassion in education to help students cope with QLC. Guidance and counselling programmes can focus on these areas to support students' emotional resilience, self-acceptance, and decision-making. This research adds to the understanding of protective factors against QLC, suggesting further exploration of additional variables and different student populations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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