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Enregistrement W7066573480

Hubungan Antara Kematangan Emosi dan Quarter Life Crisis Pada Dewasa Awal

2023· dissertation· id· W7066573480 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversitas Kristen Satya Wacana Institutional Repository (Universitas Kristen Satya Wacana) · 2023
Typedissertation
Langueid
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Life style
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dewasa awal merupakan masa peralihan dari masa remaja dimana pada masa ini individu akan menghadapi banyak tekanan dan tuntutan dari lingkungan maupun dari dalam dirinya sendiri. Individu yang tidak mampu menghadapi persoalan dari adanya tuntutan tersebut diprediksi akan mengalami quarter life crisis. Quarter life crisis merupakan masa krisis yang dialami oleh individu antara usia 20-30 tahun. Salah satu factor yang mempengaruhi quarter life crisis adalah emosi. Tujuan dari penelitian ini adalah ingin mengetahui apakah terdapat hubungan antara kematangan emosi dan quarter life crisis. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif korelasional. Subjek penelitian ini diambil dengan menggunakan Teknik sampling kuota diperoleh sebanyak 97 orang yang berusia 20-30 tahun. Hasil penelitian ini menunjukan terdapat hubungan negatif antara kematangan emosi dan quarter life crisis r = -0,478 (p < 0,01). Sumbangan efektif antara kematangan emosi quarter life crisis yaitu 22,44%. Maka dapat disimpulkan bahwa adanya hubungan negatif antara kematangan emosi dan quarter life crisis, yaitu semakin tinggi tingkat kematangan emosi seseorang, maka akan semakin rendah tingkat quarter life crisis yang dialami seseorang. Sebalinya semakin rendah kematangan emosi yang dimiliki seseorang maka semakin tinggi tinggkat quarter life crisis yang dialami

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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