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Enregistrement W4308420495 · doi:10.26753/empati.v3i3.842

LAYANAN EDUKASI BUGAR IBU DAN BAYI DENGAN ASI EKSKLUSIF DAN MP-ASI TEPAT (LEBAT)

2022· article· id· W4308420495 sur OpenAlexaff
Rini Kristiyanti, Nur Chabibah, Milatun Khanifah, Wahyu Rizqianingsih

Notice bibliographique

RevueJurnal EMPATI (Edukasi Masyarakat Pengabdian dan Bakti) · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsGynecologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rendahnya keberhasilan ASI eksklusif di Indonesia dipengaruhi beberapa faktor baik internal maupun eksternal. Dukungan menyusui yang diberikan oleh tenaga kesehatan dan orang di sekitar ibu baik saat hamil maupun setelah melahirkan sangat membantu ibu untuk menyusui anaknya sesegera dan selama mungkin. Kader kesehatan adalah pihak dari masyarakat desa yang merupakan lini terdepan dalam membantu masyarakat di desa mengatasi permasalahan kesehatan termasuk membantu keberhasilan ibu menyusui memberikan ASI eksklusif. Tujuan kegiatan pengabdian msyarakat ini adalah meningkatkan pengetahuan dan ketrampilan kader tentang manajemen laktasi dan MP-ASI dengan harapan dapat meningkatkan keberhasilan menyusui dan meningkatkan cakupan ASI eksklusif khususnya di wilayah kerja Puskesmas Kedungwuni II kabupaten Pekalongan. Kegiatan ini dilaksanakan di 8 desa dengan sasaran kader kesehatan sejumlah 121 orang. Metode yang digunakan adalah ceramah tanya jawab mengenai mitos seputar menyusui dan ASI Eksklusif dan demonstrasi/ simulasi teknik menyusui yang benar dan pemberian MP-ASI. Hasil kegiatan ini menunjukkan adanya peningkatan pemahaman kader mengenai laktasi dan MP-ASI dari rata-rata skor pada pretes 75,13 menjadi 86,58 pada post tes. Setelah selesainya kegiatan ini diharapkan kader ASI senantiasa aktif untuk mendukung program pemerintah khususnya dalam mendukung keberhasilan ASI eksklusif dengan bekerja sama dengan bidan desa.Kata kunci: Edukasi, ASI Eksklusif, MP-ASI

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,004

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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