Faktor-faktor quarter life crisis : studi kuantitatif deskriptif pada mahasiswa tingkat akhir Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang
Notice bibliographique
Résumé
Pada penelitian ini, bertujuan untuk mengetahui Quarter Life Crisis pada mahasiswa tingkat akhir UIN Walisongo Semarang. Jenis penelitian ini yaitu penelitian lapangan yang bersifat kuantitatif deskriptif. Subjek penelitiannya yaitu mahasiswa tingkat akhir UIN Walisongo Semarang mulai dari semester lima sampai dengan semester tiga belas dengan jumlah sampel sebesar 11 mahasiswa. Instrumen penelitian yang digunakan dalam penelitian ini yakni Kuesioner Quarter Life Crisis (QLC) yang berjumlah 15 item. Dengan teknik analisis data yang digunakan adalah norma kategorisasi menurut Azwar yang terdiri dari tiga kategori, yakni kategori tinggi, sedang dan rendah. \n Hasil penelitian menunjukkan bahwa kategorisasi Quarter Life Crisis (QLC) pada mahasiswa tingkat akhir UIN Walisongo, yakni sebagai berikut 48 (43%) mahasiswa masuk dalam kategori quarter life crisis tinggi, 63 (57%) mahasiswa masuk dalam kategori quarter life crisis sedang, dan tidak ada yang berada pada kategori quarter life crisis rendah. Melalui hasil perhitungan rata-rata skor tiap aspek capaian pengukuran quarter life crisis, teridentifikasi urutan aspek dari tertinggi ke terendah yaitu aspek 4 (tertekan), aspek 3 (merasa cemas), aspek 7 (putus asa), aspek 1 (kebimbangan dalam mengambil keputusan), aspek 5 (penilaian diri negatif), aspek 6 (terjebak dalam situasi sulit) dan aspek 2 (khawatir dengan hubungan interpersonal).
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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».