Notice bibliographique
Résumé
Kasus stunting masih tinggi di Indonesia setara dengan 30,2% dari seluruh balita di Indonesia. Disebut stunting atau pendek apabila hasil pengukuran tinggi badan atau panjang badan anak dihubungkan dengan umur (TB/U, atau PB/U) dengan nilai Z- Score < -2, berdasarkan standar World Health Organization. Meskipun telah banyak usaha yang dilakukan untuk menekan angka stunting, tapi kenyataanya stunting masih tinggi. ASI eksklusif menjadi salah satu factor penyabab stunting. Masih banyak balita yang tidak diberikan ASI eksklusif selama 6 bulan pertama kehidupan, sehingga menyebabkan anak menjadi kurang gizi. Kekurangan gizi dalam waktu yang sangat lama diyakini menjadi penyebab stunting. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahuan gambaran status pemberian ASI eksklusif pada balita stunting di Kabupaten Kulon Progo. Design penelitian dengan menggunakan deskriptif, data anak balita stunting diperoleh dari Puskesmas selanjutnya dilakukan home visit untuk dilakukan pengukuran antropometri, dan orangtua responden diminta untuk mengisis kuesioner tentang status pemberian ASI eksklusif. Responden pada penelitian ini sebanyak 100 anak balita usia 2-5 tahun yang mengalami stunting (data puskesmas). Hasil penelitian diperoleh bahwa terdapat 52% balita stunting yang memiliki status pemberian ASI eksklusif dalam kategori “terpenuhi” dan ada 42% balita stunting tidak diberikan ASI eksklusif (“tidak terpenuhi”).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,003 |
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 ».