JUMANTIK CARE SEBAGAI UPAYA PEMERATAAN PROGRAM JUMANTIK DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS TANJUNG BINGKUNG KABUPATEN SOLOK
Notice bibliographique
Résumé
Jentik nyamuk Aedes aegypti banyak berkembang biak di tempat-tempat yang tergenang air. Hal ini menyebabkan penyakit DBD banyak terdapat di musim hujan dan biasanya menyerang pada pagi hari dan sore hari. Inciden Rate DBD Provinsi Sumatera Barat berada pada urutan ke empat terbanyak di Indonesia. Khususnya di wilayah kerja Puskesmas Tanjung Bingkung terdapat sebanyak 32 kasus DBD pada tahun 2018 dan 8 kasus DBD sampai Agustus 2019. Dari hasi survei yang dilakukan, kegiatan sanitasi dan air bersih di wilayah ini belum terlaksana dengan baik yang meningkatkan risiko perkembangan jentik nyamuk. Karena belum menyeluruh program Juru Pemantau Jentik (Jumantik), dilakukan kegiatan “Jumantik Care” untuk memeratakan program Jumantik di seluruh wilayah kerja Puskesmas Tanjung Bingkung. Intervensi yang dilakukan adalah penyuluhan DBD, pemberian leafet, Pemberantasan Sarang Nyamuk (PSN), advokasi kepada kader, dan pemeriksaan jentik ke rumah-rumah. Diharapkan kepada petugas puskesmas untuk meningkatkan program promotif dan preventif agar mencegah penularan DBD di masyarakat.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,004 |
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 ».