PENGARUH FEAR OF MISSING OUT TERHADAP QUARTER LIFE CRISIS PADA MAHASISWA AKHIR BIMBINGAN DAN KONSELING
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh Fear of Missing Out (FoMO) terhadap Quarter Life Crisis Pada Mahasiswa Bimbingan Konseling Angkatan 2021 FIP Universitas Negeri Medan Tahun Ajaran 2024/2025. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan korelasional. Populasi dalam penelitian ini sebanyak 169 mahasiswa, sehingga diambil sampel sebanyak 120 pada mahasiswa Bimbingan Konseling Angkatan 2021 FIP Universitas Negeri Medan menggunakan teknik simple random sampling. Uji validitas instrumen menggunakan rumus pearson correlations, sedangkan uji reliabilitas menggunakan teknik cronbach alpha. Teknik analisis data menggunakan teknik analisis regresi linier sederhana. Hasil analisis regresi diperoleh persamaan Y = 41,007 + 0,495X. Hasil uji t menunjukkan bahwa fear of missing out (FoMO) berpengaruh signifikan terhadap quarter life crisis dengan nilai Nilai t = 4,788 dan sig (p) 0,000 < 0,05. Sedangkan hasil uji koefisien determinasi (R²) sebesar 0,163. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Fear of Missing Out (FoMO) memberikan pengaruh signifikan terhadap quarter life crisis sebesar 16%.
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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 ».