Bibliographic record
Abstract
Pendahuluan: Kecanduan smartphone merupakan masalah yangsering terjadi pada remaja awal. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui gambaran indikasi kecanduan smartphone pada remaja. Metodologi: Populasi pada penelitian ini adalah siswa SMP di Surabaya yang mempunyai smartphone. Pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan multistage random sampling pada sepuluh sekolah yang tersebar di masing-masing wilayah di Surabaya serta masing-masing wilayah diwakili satu sekolah swasta dan satu sekolah negeri. Jumlah sampel pada penelitian sebanyak 400 siswa. Pengukuran menggunakan Smartphone addiction Scale (SAS). Hasil: Sampel pada penelitian ini sebanyak 400 siswa dengan 30.5 % laki-laki dan 69.5% perempuan. Sampel berusia antara 12-17 (mean, 14.03+ 0.813) tahun dengan persebaran 13% kelas tujuh, 65.8% kelas delapan dan 21.2% kelas Sembilan. Empat indikasi menunjukkan sebagian besar dalam kategori sedangyaitu gangguan aktivitas, antisipasi positif, penarikan dan orientasi cyberspace, sedangkan penggunaan berlebih dan toleransi sebagian besar dalam kategori ringan. Kesimpulan: Orientasi cyberspace menjadi indikasi paling terlihat karena smartphone dianggap bagian penting dalam kehidupan remaja. Sehingga meskipun penggunaan smartphone yang lama tidak dianggap berlebihan dalam penggunaannya. Identifikasi jenis kecanduan dan lama penggunaan smartphone perlu ditambahkan sebagai data tambahan
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.418 | 0.254 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".