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Enregistrement W1842464144 · doi:10.5539/ies.v8n11p104

The Community Disease Prevention Behaviors in District Maros South Sulawesi Province

2015· article· en· W1842464144 sur OpenAlexvenueno aff
Herman Herman, Gufran Darma Dirawan, Muhammad Yahya, Mushawwir Taiyeb

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCOVID-19 Prevention and Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfectious disease (medical specialty)Environmental healthDengue feverHygieneCommunicable diseaseDiseaseMedicineIntestinal infectious diseasesPopulationPublic healthTyphoid feverImmunologyVirologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The community diseases prevention behaviors assumed influenced by knowledge of infectious disease, hygiene and health knowledge, motivation and of behaviors aof disese prevention than influence by attitude prevention of infectious diseases. This study aimed to examine the effect of variable knowledge infectious disease, hygiene and health knowledge, motivation prevention of infectious diseases, an attitude towards the behavior of infectious disease prevention. The research was conducted in Maros Regency, South Sulawesi Province with a quantitative approach survey method, which uses the quesioner that measure all variables mentioned above. The population in this study is the district's communities sampled from the Turikale, Mandai and Bantimurung sub-District of 200 respondents. The Structural Equational Modeling (SEM) is used to assess significant relation between all variable. The results showed that infectious disease prevention knowledge, attitudes prevention of infectious diseases affect the community behavior of infectious disease prevention, while knowledge of hygiene and health, communicable disease prevention motivation does not affect the behavior of infectious disease prevention. These results, suggest that knowledge of hygiene and health and prevention of infectious diseases motivation of concern that the incidence of infectious diseases, especially pulmonary tuberculosis, dengue fever, and diarrhea in Maros is not increased.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,196
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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