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Enregistrement W4312450826 · doi:10.35473/proheallth.v4i1.1809

Pengaruh Efektivitas Alat Permainan Puzzle Terhadap Perkembangan Motorik Halus Pada Anak Usia 4-5 Tahun Di Ypi Zaky River Valley Kabupaten Deli Serdang Tahun 2020

2022· article· en· W4312450826 sur OpenAlexaff
Heny Rista, Juliana Munthe, Srilina Br Pinem, Lasria Simamora, Ade Srimulyani

Notice bibliographique

RevuePro Health Jurnal Ilmiah Kesehatan · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Education
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWilcoxon signed-rank testPsychologyChecklistBivariate analysisPopulationDemographyStatisticsMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Childhood is the most important period for children's development so it is called the Golden Age, usually at this time children aged 0-6 years who experience the fastest stages of physical and spiritual growth and development, both physically and mentally. This study aims to analyze the effect of the effectiveness of playing puzzles on fine motoric development in children aged 4-5 years in Zaky River Valley Kindergarten. Population is all elements research subjects of children who study at YPI Zaky River Valley as many as 20 students, the number of students from March to May 2020. This is an analytical survey with a cross sectional research design. Retrieval of data using a checklist sheet. The data were processed by univariate analysis using descriptive statistics and bivariate analysis using the Wilcoxon test. The results of the analysis for knowledge and attitudes with the Wilcoxon test showed that the value of p = 0.000 which means less than α = 0.005, then H0 is rejected and Ha is accepted. This means that there is an effect of the effectiveness of playing puzzles on the level of anxiety on fine motoric development in children aged 4-5 years at YPI Zaky River Valley Deli Serdang Regency in 2020.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,290 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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