PENGETAHUAN MENGENAI GARAM BERIODIUM PADA IBU RUMAH TANGGA DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS TAMPAKSIRING I
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAK Universal Salt Iozation merupakan strategi untuk mengurangi defisiensi iodium dengan menambahkan iodium kedalam garam. Dalam evaluasi kinerja gizi tahun 2020 Bali termasuk dalam Provinsi yang masih rendah pada konsumsi garam beriodium yaitu sebesar 80,6% dari target 82%. Cakupan penggunaan garam beriodium akan dipengaruhi oleh tingkat pengetahuan masyarakat mengenai garam beriodium. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengetahuan Ibu Rumah Tangga mengenai garam beriodium di wilayah kerja Puskesmas Tampaksiring I. Jenis penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif dengan pendekatan cross-sectional. Populasi penelitian yaitu ibu rumah tangga yang berada di wilayah kerja Puskesmas Tampaksiring I dengan sampel sebanyak 111. Pengambilan sampel dilakukan dengan accidental sampling. Teknik pengumpulan data menggunakan wawancara dan observasi. Instrumen penelitian menggunakan kuesioner dan checklist. Dilaksanakan pada April - Juni 2021 dan dianalisis menggunakan Analisis Univariat. Hasil penelitian ini memperoleh mayoritas tamat SMP (25,2%) dan 75,7% sebagai Ibu Rumah Tangga (IRT). Sebesar 55,9% responden sudah menggunakan garam beriodium dan 59,5% responden memiliki pengetahuan baik mengenai garam beriodium.Kata Kunci: Pengetahuan, Garam Beriodium, Ibu Rumah Tangga
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».