Hubungan Dukungan Sosial Dengan Quarter Life Crisis Pada Mahasiswa Tingkat Akhir Prodi S1 Keperawatan Di Stikes Nani Hasanuddin
Notice bibliographique
Résumé
Quarter Life Crisis (QLC) merupakan fenomena psikologis yang sering dialami oleh individu dewasa muda di berbagai belahan dunia, termasuk Indonesia. Survei yang dilakukan oleh Badan riset LinkedIn pada tahun 2017 menunjukkan bahwa sebanyak 75% dari 6.014 peserta usia 18-29 tahun mengalami quarter life crisis. Temuan ini memperlihatkan bahwa QLC menjadi perhatian serius, memerlukan perhatian dan tindakan untuk memberikan solusi yang tepat. Tujuan Penelitian ini untuk mengidentifikasi dan menguji tingkat dukungan sosial dengan quarter life crisi. Metode penelitian ini adalah jenis penelitian kuantitatif dengan metode cross sectional, tempat penelitian Stikes Nani Hasanuddin Makassar, teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah purposive sampling, populasi dalam penelitian ini adalah 448 dan sampel dalam penelitian ini sebanyak 47 responden sesuai kriteria. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa analisis menggunakan uji chi square dengan Tingkat kemaknaan Hasil uji statistik menggunakan chi-square didapatkan hasil uji p = 0.001. Kesimpulan dalam penelitian ini terdapat hubungan dukungan sosial dengan quarter life crisis pada mahasiswa tingkat akhir. Berdasarkan hasil penelitian diharapkan untuk memulai memikirkan masa depan dan keputusan yang diambil sedini mungkin dan mampu beradaptasi serta lebih terbuka dengan lingkungan sekitar.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».