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Enregistrement W2948069334 · doi:10.32832/hearty.v5i1.1051

POLA KECENDERUNGAN SPASIAL KEJADIAN MALARIA (STUDI KASUS ; DI KABUPATEN KEPULAUAN SELAYAR TAHUN 2011-2013)

2017· article· id· W2948069334 sur OpenAlexaff
Andi Asnifatima

Notice bibliographique

RevueHEARTY · 2017
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDengue and Mosquito Control Research
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsForestryBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aspek spasial (wilayah) penting dikaji karena pada dasarnya kejadian penyakit merupakan fenomena spasial dengan karakteristik, seperti keberadaan habitat, ketinggian permukaan tanah (topografi), kepadatan penduduk, dan kondisi iklim semuanya merupakan variabel penting yang menentukan kejadian penyakit, terutama penyakit akibat vector seperti malaria. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola kecenderungan spasial penyakit malaria berdasarkan keberadaan habitat larva Anopheles, iklim (curah hujan dan hari hujan), topografi (ketinggian wilayah), dan demografi (kepadatan penduduk) beserta korelasinya dengan kejadian malaria. Penelitian menggunakan jenis desain studi ekologi yakni exploratory studies dan berlokasi di wilayah daratan utama Kabupaten Kepulauan Selayar (6 Kecamatan) memanfaatkan data sekunder tahun 2011-2013 serta data hasil observasi lapangan. Data dianalisis secara spasial dalam bentuk peta tematik (peta overlay) dan analisis statistik dengan uji korelasi Spearman-rho dan uji korelasi Gamma. Hasil penelitian menunjukkan kecenderungan spasial kejadian malaria dengan pola berkerumun, mengumpul pada wilayah tertentu yang banyak terdapat habitat larva dengan curah hujan rendah (>50 mm) dan hujan<10 hari/bulan, terkosentrasi di wilayah dataran rendah dan dekat dengan garis pantai (>100 mdpl) dengan kepadatan penduduk kurang padat (51-250 Jiwa/Km2). Hasil uji korelasi menunjukkan tidak ada korelasi bermakna curah hujan, hari hujan, dan kepadatan penduduk, sedangkan korelasi keberadaan habitat dan dengan kejadian malaria berkorelasi positif (p=0.042<0.05, r=0.829) dan ketinggian wilayah berkorelasi negatif (0.018 < 0.05, r= - 0.580). Perlu perbaikan registrasi penderita malaria, rutin melakukan survey entomologi dan melakukkan survey migrasi untuk mengantisipasi penularan kasus impor menjadi kasus lokal.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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