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Enregistrement W2998159754 · doi:10.30596/ekonomikawan.v19i2.3817

Community Development Program Arisan Jamban di Dukuh Sebatang, Desa Hargotirto, Kulonprogo

2019· article· id· W2998159754 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueEKONOMIKAWAN Jurnal Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dukuh Sebatang sebagai salah satu dukuh yang tercatat memiliki 200 KK (Kepala Keluarga). Dukuh Sebatang dipilih sebagai lokasi pelaksanaan program MI (Menyapa Indonesia) karena dianggap paling membutuhkan bantuan pengembangan masyarakat dibandingkan dukuh lain yang ada di sekitarnya. Hasil survey lapangan tim MI gabungan memperlihatkan bahwa 166 dari 200 KK masih termasuk ke dalam kategori KK prasejahtera. Dalam Upaya membantu meningkatkan kesejahteraan hidup masyarakat di dukuh Sebatang, tim MI Gabungan mencanangkan program pemberdayaan serta pengembangan Dukuh Sebatang yang berorientasi pada empat bidang utama, yaitu bidang kesehatan, ekonomi, pendidikan dan budaya, serta infrastruktur. Penelitian ini ditujukan untuk menjawab bagaimana kegiatan Community Development di bidang Kesehatan oleh Awardee LPDP PK (Persiapan Keberangkatan)-41 bertajuk Menyapa Indonesia dalam program Arisan Jamban di dukuh Sebatang, Desa Hargotirto, Kulonprogo? Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif. Penulis mencari informan melalui teknik snow-ball sampling, observasi dan studi dokumentasi sebagai data sekunder. Hasil dari program ini tercapainya target pembangunan jamban. Melalui program Arisan Jamban masyarakat dapat berperan aktif dalam membangun dan memelihara fasilitas kesehatan berupa jamban yang sehat sehingga kualitas kesehatan masyarakat di dukuh Sebatang semakin mengalami perbaikan dan menuju kemandirian.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,278 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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