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Enregistrement W4212886794 · doi:10.29169/1927-5951.2019.09.04.1

Early Initiation of Breastfeeding and Exclusive Breastfeeding: A Case Study of Breastfeeding Mothers in Takalar District

2019· article· en· W4212886794 sur OpenAlexvenueno aff
Syamsuriyati, Tahir Abdullah, Burhanuddin Bahar, Andi Indahwaty, Veni Haju, Ridwan Amiruddin, Toto Sudargo, Syamsuar Manyullei

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy and Nutrition Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreastfeedingMedicineBreast milkDemographicsPopulationBreast feedingDemographyEnvironmental healthPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coverage of exclusive breastfeeding in the Takalar District in 2011 was around 57.3% to 75.4% which means that people in Takalar District still needs exclusive nutrition and breastfeeding handling. In addition, Early initiation of breastfeeding (EIB) and exclusive breast milk from birth to the age of six months are two important breastfeeding practices in reducing infant mortality rate and increasing exclusive breastfeeding success. This study aims to look at the condition of early initiation of breastfeeding (EIB) and exclusive breastfeeding among breastfeeding mothers in Takalar District. This study was a descriptive study investigating some variables such as socio-demographics, pregnancy history, and early initiation breastfeeding practice. The population consisted of all breastfeeding mothers and samples were chosen randomly (56 subjects). Study findings indicate that the majority of the mothers had been successful in providing exclusive breast milk (92.9%). This indicates a very good situation. When viewed from the EIB implementation factor, the proportion of mothers giving birth who had practiced EIB was still low (26.8%). This indicated that there were respondents who were not successful in practicing EIB but successful in exclusive breastfeeding.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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