Efektivitas Self Efficacy terhadap Pemahaman Tanda Bahaya Kehamilan menggunakan Video dan Buku Kesehatan Ibu dan Anak
Notice bibliographique
Résumé
One effort to increase the understanding of pregnant women about the danger signs of pregnancy is to carry out social persuasion in the form of education to improve self-efficacy of understanding the danger signs. Education can be done using a variety of media, namely visual media, audio and audio visual. This literature study aims to find out Effectiveness of Self-Efficacy towards Understanding of Pregnancy Danger Signs using Videos and Books of MCH.The design used in this study is the study of literature. The type of data used is secondary data obtained from journal database searches taken through the internet, both national and international journals. The search results obtained as many as 12 journals that are considered in accordance with the purpose of the study. The results of the literature study show that there is an effect of Self-Efficacy on Understanding of the Signs of danger of pregnancy using Video, there is an effect of Self-Efficacy of Understanding of Signs of danger of pregnancy using the MCH Handbook, and Video media is more effective than the Book of MCH. The conclusion of this literature study is The effectiveness of education delivered is affected by a variety of things, one of which is the media used. The better the media used, the easier the reception of material by respondents. Recommendations from this literature study virtue need to improve the health promotion strategy by advocacy strategy, social support strategy and community empowerment strategy
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».