Notice bibliographique
Résumé
Tujuan studi ini mengevaluasi kebijakan intervensi stunting di Provinsi Riau tahun2018 dan 2019. Objek kajian adalah Pemerintah Kabupaten Rokan Hulu, Kabupaten Kampar danPemerintah Provinsi Riau, terutama Badan Perencanaan Pembangunan Daerah dan DinasKesehatan. Observasi lapangan dan wawancara di dua desa di Kabupaten Rokan Hulu dan satudesa di Kabupaten Kampar yang masuk dalam lokus stunting menurut Riskesdas. Metode yangdigunakan berupa mixed method dengan analisis minimum yaitu analisis kuantitatif-deskriptifyang didukung analisis kualitatif yang diperoleh dari wawancara mendalam, observasi lapangandan FGD. Pemerintah secara terstruktur mulai dari pemerintah pusat dan daerah telah melakukanberbagai upaya intervensi terhadap stunting. Pemerintah Daerah belum memasukkan stuntingsebagai indikator capaian kinerja kesehatan. Dinas Kesehatan telah mengerjakan beberapa programdan kegiatan yang berkaitan dengan intervensi stunting. Target pencapaian kinerja dinas kesehatantelah dimuat dalam perjanjian kinerja dan dilaporkan dalam Laporan Kinerja Instansi Pemerintah(LKjIP) Pemerintah Kabupaten Kampar. Pemerintah pusat telah menganggarkan dana transferkhusus melalui Dana Alokasi Khusus (DAK) 2018 dan DAK 2019. Pemerintah Provinsi Riau barumengakomodir penanganan stunting dalam dokumen perencanaan revisi RPJMD Tahun 2014-2019. Intervensi stunting Provinsi Riau telah dilakukan baik melalui strategi intervensi spesifikmaupun sensitif. Koordinasi di level Provinsi belum ditemukan adanya koordinasi lintas sektorsehingga program dan kegiatan yang ada berjalan masing-masing dengan sasaran yang berbeda.Kata kunci: kebijakan, intervensi stunting, capaian kinerja, dan perjanjian kinerja.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».