MENGIDENTIFIKASI BERBAGAI TREATMENT DALAM UPAYA MEMINIMALISIR \nQUARTER LIFE CRISIS \n(SEBUAH KAJIAN SISTEMATIC LITERATURE REVIEW)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAK \nPeriode usia dewasa awal merupakan masa transisi dari remaja menuju dewasa, yang \ndimana fase ini merupakan sebuah fase transisi yang kompleks. Terdapat begitu banyak stressor \nyang mengarah pada berbagai kesulitan, yang menyebabkan individu merasa terjebak dan \nkehilangan arah dalam periode dewasanya ini. Kondisi ini dikenal dengan istilah quarter life crisis \nyang merupakan suatu fenomena umum yang terjadi pada kalangan usia 18 hingga 30 tahun. \nFenomena ini dipengaruhi oleh berbagai factor, baik faktor internal maupun faktor eksternal. \nTujuan dari penulisan ini adalah untuk mengkaji berbagai alternatif intervensi yang dapat dipakai \nsebagai preferensi guna meminimalisir terjadinya quarter life crisis. Adapun strategi yang dapat \ndilakukan sebagai intervensi guna meminimalisir quarter life crisis adalah Perancangan Zine \nPengenalan dan Penyikapan Quarter Life Crisis Untuk Anak Muda Usia 20-24 Tahun, Terapi \nKelompok Suportif untuk Menurunkan Quarter-Life Crisis pada Individu Dewasa Awal di Masa \nPandemi Covid-19, Membangun Konsep Diri Pada Generasi Millennial Dengan Mengurangi \nKrisis Seperempat Hidup, Pengaruh Pengunaan Permainan Kartu Nrimo dalam Meningkatkan \nPenerimaan Diri di Masa Quarter Life Crisis, Koping Religius Pada Remaja: Bukti Baru Dan \nRelevansi, Penerapan Terapi Pasangan yang Berfokus Secara Emosional Pada Pasangan yang \nMengalami Krisis Seperempat Hidup, Mengatasi Krisis Seperempat Kehidupan Sang Buddha \nJalan Di Republik Ceko. \nKata Kunci : Quarter Life Crisis, Intervensi, Usia Dewasa Awal.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».