Pengaruh Konsumsi Ekstrak Daun Katuk Terhadap Kecukupan ASI Pada Ibu Menyusui Di Klaten
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Sauropus Androgynus, Breast Milk. Mother breat Milk is good nutrition for baby. Mother breast Milk important for growing baby. To increasing mother breast milk very good consumption food this like : leaf Katu (Sauropus androgynous), leaf Ubi jalar (Ipomoea batatas), leaf kelor (Moringa oleifera), fried corn at all, Composition of leaf katuk is proteins, fats, calcium, phosphor, iron, vitamins A, B, and C. pyrrolidinone, metil pyroglutamate and p-dodesilfenol component minor. Goal research to known relationship consumption leaf katuk with breast milk sufficient, at midwife practice Independent (BPM) on Klaten area. Methods: Pre-Posts with Control Group Design. In the research researcher measure influence intervention at an eksperiment group with comparing group control. Research worked at midwife practice Independent at the January as to Juli 2015. Population in the research is all of the mother breastfeeding at midwife practice Independent (BPM) on Klaten district. Sampling methods is quota sampling with inclusive criterion normally newborn and healthy. Research at January-July 2015. Data analysis performed to describe the variable that will be studied and performed bivariate analyze to the relationship of independent and dependent variable s using the chi-square. Results research is 70 % intervention group more produced milk than control group produced milk enough 30%. Result in statistik Analice chi-square p-value =0,002.Conclusion there was significant relationship consumption extract katuk for sufficient breast milk.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».