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Enregistrement W2802524400 · doi:10.30742/jikw.v4i1.11

The giving effects of biscuits and tempeh-based flour cakes as supplemetary feeding towards improvements in body weight and height in children suffering malnutrition 2015

2017· article· en· W2802524400 sur OpenAlexaff
Oktovina Rizky, Bambang Wirjatmadi, Merryana Adriani

Notice bibliographique

RevueJurnal Ilmiah Kedokteran Wijaya Kusuma · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMalnutritionBody weightMedicineFood scienceEnvironmental healthAnimal scienceBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Nutritional problem in children is considered as a major issue and one that should receive priority in treatment is concerning to malnutrition. Malnutrition in children occurs due to insufficiency in energy and protein. Energy and protein are required in supporting rapid growth in children.Objective: to learn the giving effects of biscuits and tempeh-based flour cakes as supplementary feeding towards improvements in body weight and height of children under five suffering malnutrition in one of Public Health Center working area, northern region of Kediri Municipality.Methods: This study used a Randomized Control Triall Design, towards groups of children under five by providing tempeh-based flour cakes for supplementary feeding in the treatment group and by providing biscuits for supplementary feeding in control group. Samples were as many as 30 children under five and the data were being analyzed using peason and pre-post differences analysis was done using paired samples T-testResult: There was significant difference between body weight and body height after provision of providing biscuits and tempeh-based flour cakes for supplementary feeding with p = 0.001 (p <α) for the treatment group and p = 0.001 (p <α) for the control group.Conclution: Providing and tempeh-based flour cakes in the treatment group for 30-days gave influence on increasing body weight and height.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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