PARTISIPASI PASANGAN USIA SUBUR DALAM PELAKSANAAN PROGRAM KAMPUNG KELUARGA BERENCANA DI DESA PULAU KERASIAN KABUPATEN KOTABARU
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui penyebab rendahnya partisipasi partisipasi pasangan usia subur dalam pelaksanaan program KB Kampung di Desa Pulau Kokasian Kecamatan Laut Kepulauan Kabupaten Kotabaru. Kemudian diuraikan dan dianalisis dari determinan keberhasilan implementasi implementasi kebijakan publik menurut Edward III yaitu komunikasi, sumber daya, disposisi, struktur birokrasi untuk mencapai tujuan penelitian peneliti menggunakan metode kuantitatif, dengan analisis deskriptif. Variabel yang digunakan adalah komunikasi, sumber daya, disposisi, dan struktur birokrasi. Hasil penelitian dari 37 pertanyaan dianalisis menggunakan analisis parsial yang ditabulasi dan frekuensi menghasilkan analisis pengaruh komunikasi sebesar 33%, sumber daya sebesar 47%, disposisi sebesar 36%, struktur birokrasi sebesar 32%. Kesimpulannya, penyebab paling dominan rendahnya partisipasi pasangan usia subur dalam pelaksanaan program Desa Keluarga Berencana adalah Sumberdaya karena memiliki pengaruh sebesar 47% terhadap rendahnya partisipasi pasangan usia subur dalam pelaksanaan KB Desa. Program di Desa Pulau Kerasian, Kecamatan Pulau Laut Kepulauan, Kabupaten Kotabaru.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 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 ».