Hubungan Dukungan Sosial Dengan Quarter Life Crisis Pada Mahasiswa Tingkat Akhir Prodi S1 Keperawatan Di Stikes Nani Hasanuddin
Bibliographic record
Abstract
Quarter Life Crisis (QLC) merupakan fenomena psikologis yang sering dialami oleh individu dewasa muda di berbagai belahan dunia, termasuk Indonesia. Survei yang dilakukan oleh Badan riset LinkedIn pada tahun 2017 menunjukkan bahwa sebanyak 75% dari 6.014 peserta usia 18-29 tahun mengalami quarter life crisis. Temuan ini memperlihatkan bahwa QLC menjadi perhatian serius, memerlukan perhatian dan tindakan untuk memberikan solusi yang tepat. Tujuan Penelitian ini untuk mengidentifikasi dan menguji tingkat dukungan sosial dengan quarter life crisi. Metode penelitian ini adalah jenis penelitian kuantitatif dengan metode cross sectional, tempat penelitian Stikes Nani Hasanuddin Makassar, teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah purposive sampling, populasi dalam penelitian ini adalah 448 dan sampel dalam penelitian ini sebanyak 47 responden sesuai kriteria. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa analisis menggunakan uji chi square dengan Tingkat kemaknaan Hasil uji statistik menggunakan chi-square didapatkan hasil uji p = 0.001. Kesimpulan dalam penelitian ini terdapat hubungan dukungan sosial dengan quarter life crisis pada mahasiswa tingkat akhir. Berdasarkan hasil penelitian diharapkan untuk memulai memikirkan masa depan dan keputusan yang diambil sedini mungkin dan mampu beradaptasi serta lebih terbuka dengan lingkungan sekitar.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
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".