HUBUNGAN KECERDASAN EMOSIONAL DENGANKECEMASAN MENGHADAPI QUARTER LIFECRISIS PADA MAHASISWA
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan antara kecerdasan emosional dengan kecemasan menghadapi quarter life crisis (QLC). Hipotesis yang diajukan adalah terdapat hubungaan negatif antara kecerdasan emosional dengan kecemasan mengahadapi quarter life crisis pada mahasiswa. Ketika kecemasan mengahadapi quarter life crisis meningkat maka kecerdasan emosional menurun. Sebaliknya, jika kecemasan mengahadapi quarter life crisis menurun maka kecerdasan emosional akan meningkat. Karakteristik subjek dalam penelitian ini adalah mahasiswa aktif perguruan tinggi yang berusia 18 sampai 25 tahun. Pengumpulan data dilakukan secara insidental sampling dengan membagikan kuisioner secara online melalui google form sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Alat ukur yang digunakan adalah Skala Kecerdasan Emosional (mengenali emosi diri, mengelola emosi, motivasi diri, mengenali emosi orang lain, dan membina hubungan) dan Skala Kecemasan (fisik, emosional, mental/kognitif). Teknik analisis data menggunakan korelasi product moment . Hasil penelitian menunjukkan (r) sebesar -0,392 dengan korelasi yang sangat signifikan (p) 0,000 (p<0,05). Dalam perhitungan korelasi masing-masing aspek hubungan kecerdasan emosional terhadap kecemasan menghadapi quarter life crisis didapati skor paling tinggi diduduki oleh aspek mengenali emosi orang lain dengan skor 0,968. Dengan demikian penelitian yang diajukan diterima. Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan negatif antara kecerdasan emosional dengan kecemasan menghadapi quarter life crisis(QLC).
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,011 |
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 ».