Mengatasi Quarter Life Crisis: Loneliness dan Religiusitas pada Mahasiswa Rantau
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara loneliness (kesepian) dan religiusitas dengan quarter life crisis pada mahasiswa rantau. Fokus utama penelitian ini adalah pada hubungan antara loneliness dan religiusitas dengan quarter life crisis yang dialami individu. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuantitatif, dengan data yang dikumpulkan melalui kuesioner yang disebarkan kepada 212 responden. Alat ukur yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari skala quarter life crisis, loneliness, dan religiusitas. Analisis data dilakukan menggunakan regresi berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa loneliness berhubungan negatif dengan quarter life crisis, yang berarti semakin tinggi tingkat kesepian, semakin rendah tingkat quarter life crisis yang dialami. Sebaliknya, religiusitas ditemukan memiliki hubungan positif dengan quarter life crisis, yang menunjukkan bahwa individu dengan tingkat religiusitas yang lebih tinggi cenderung mengalami quarter life crisis yang lebih besar. Temuan ini diharapkan dapat memperdalam pemahaman mengenai dinamika yang terkait dengan quarter life crisis dan memberikan wawasan untuk pengembangan intervensi psikologis bagi individu yang mengalaminya.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".