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Enregistrement W4313037117 · doi:10.18196/ppm.43.611

EDUKASI PROTOKOL KESEHATAN DI ERA PANDEMI COVID-19 BAGI KADER KESEHATAN

2022· article· id· W4313037117 sur OpenAlexaff
Sri Nabawiyati Nurul Makiyah, Anastasia Endar Widyaningsih, Muhammad Izzatul Imaduddin Imaduddin, Gregia Salsabila Wulandari, Vania Rahmawati, Alysfiska Dhiffa Wijaya, Muhammad Iqbal Inshafuddin Rahmatullah

Notice bibliographique

RevueProsiding Seminar Nasional Program Pengabdian Masyarakat · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Curriculum and Learning Methods
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineArtInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kader Kesehatan sangat penting peranannya di era pandemi Covid-19 untuk meningkatkan kesadaran masyarakat agar taat menjalankan protokol kesehatan. Tujuan kegiatan abdimas ini adalah meningkatkan memberikan bekal pengetahuan seputar covid-19 kepada kader Kesehatan di wilayah kerja Puskesmas Sewon I. Metode kegiatan abdimas ini dengan penyebaran 10 macam poster pengetahuan seputar Covid-19 melalui grup whatt’s up kader kesehatan selama satu bulan di bulan Februari-Maret 2021. Evaluasi dilakukan melalui postes dengan google form. Hasil kegiatan abdimas ini menunjukkan bahwa kader kesehatan sangat antusias dan terjadi diskusi yang hangat seputar materi yang diberikan di grup whatt’s up, kader Kesehatan sangat tertarik dengan materi yang dibuat dalam bentuk poster yang sangat informatif dan dari hasil postes membuktikan bahwa kader kesehataan memiliki pengetahuan yang sangat baik seputar Covid-19 dengan skor 7,61 ± 1,62. Disimpulkan bahwa edukasi edukasi protokol kesehatan kepada kader Kesehatan di era pandemi Covid-19 ini mampu meningkatkan pengetahuan kader Kesehatan di lingkungan kerja Puskesmas Sewon I Bantul Daerah Istimewa Yogyakarta.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1510,068

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,338 · 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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