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Enregistrement W4226087610 · doi:10.33490/jkm.v7i2.320

[sans titre]

2021· article· W4226087610 sur OpenAlexaff
Sarah Atyikah, Herniwanti Herniwanti, Novita Rany, Oktavia Dewi, Iswadi Iswadi

Notice bibliographique

RevueJurnal Kesehatan Manarang · 2021
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanitationHygieneWater supplyLicenseEnvironmental healthMedicineWater resource managementSocioeconomicsEngineeringEnvironmental engineeringEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water a very important basic human need. Currently, water has even become an economic commodity. Based on the results of the annual recapitulation of the RIAU Provincial Report For Rokan Hulu Regency, there are 103 Drinking water Depots and data obtained are 49 Depots Feasible and 59 Depots Unfit for Food Sanitation Hygiene. From the initial data survey, new information was obtained from 7 depots that carried out laboratory examinations from the existing 15 depots. This study aims to evaluate the operations of the Refillable Drinking Water Depot in the Rambah Health Center in 2020. The method used descriptive qualitative research which was conducted in June in the working area of the Rambah Health Center, Rokan Hulu Regency, RIAU Province. With research subjects 5 Refillable Drinking Water Depot, sanitarian officers, Head of Health, Workers and consumers. From the results of interviews and observations, it was found that the knowledge, hygienic sanitation of Refillable Drinking Water Depot owners was inadequate and only some had a Business License the implementation of standard water testing laboratory tests once 6 months is not in accordance with the applicable regulations, namely once 3 months (Permenkes 2002), the source of raw water used 2 Refillable Drinking Water Depot regular wells 3 Refillable Drinking Water Depot wells BOR, Supervision from Sanitarian puskesmas has not been running regularly and optimally due to limited budget and during the Covid pandemic 19.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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