Expert Needs of Healthy Public Health Centre Development in the Archipelago Area of South Sulawesi
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to develop the indicators of Healthy Public Health Centers in the archipelago region of South Sulawesi. This research was conducted by applying qualitative method through a literature review approach related to the construction of indicators for the model of a Healthy Public Health Center in the archipelago region. The informants involved in this study were from Health Department, Public Health Center, Social Service, Environment Service, Tourism Office, Fisheries and Marine Service, the Head of Sub- District, Sub-Village/lurah, Healthy Regency/City Forum, Healthy Sub-District Communication Forum, Working Groups at the village level, NGOs, public figure, religious leaders, academics, and other informants. This research also applied FGD and In-depth Interview. The result of this study is the discovery of dimensions consisting of indicators that make up the model of a Healthy Public Health Center in the archipelago region. The dimensions consisted of (1) Location, (2) Access, (3) Basic service program, (4) a specific program (innovation) (5) Human Resources (HR), (6) Community Empowerment, (7) Public Health Center Working Group (Pokja PKM Sehat) and (8) Archipelago Healthy Public Health Center. This study found a number of indicators of Healthy Health Centers that can be applied specifically to archipelagic areas.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».