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Enregistrement W4313909670 · doi:10.37306/kkb.v7i2.103

PENERAPAN FUNGSI KELUARGA DAN PERAN LINTAS SEKTOR PADA KAMPUNG KELUARGA BERENCANA DI KALIMANTAN SELATAN

2022· article· id· W4313909670 sur OpenAlexaff
Ermeisi Er Unja, Warjiman Warjiman, Lanawati, Uniek Mulyaning Sari, Yunitia Insani, Oktriyanto, Theresia Ivana

Notice bibliographique

RevueJurnal Keluarga Berencana · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Melalui program Pembangunan Keluarga, Kependudukan dan Keluarga Berencana (Bangga Kencana), pemerintah menginginkan perkembangan kependudukan dan pembangunan keluarga melalui Program Kampung KB. Isu-isu strategis yang muncul salah satunya adalah rendahnya keluarga yang mengetahui delapan fungsi keluarga dimana peran keluarga dalam pembangunan karakter bangsa belum menggembirakan. Oleh sebab itu penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi penerapan delapan fungsi keluarga dan peran lintas sektor pada Kampung KB di Kalimantan Selatan. Penelitian ini merupakan cross sectional study dengan pendekatan mix method dimana data dikumpulkan menggunakan instrumen kuesioner 8 fungsi keluarga dan wawancara terstruktur. Sampel pada penelitian ini berjumlah 175 keluarga dan 8 orang informan yang tersebar di 5 Kampung KB Percontohan di 5 kabupaten/koti Provinsi Kalimantan Selatan. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa ke 8 fungsi keluarga yang dijalankan oleh setiap keluarga dalam kategori “Baik” dan “Cukup”. Semua fungsi terlihat beraneka ragam dari setiap kabupatennya. Peran lintas sektor dari setiap kabupaten baik instansi pemerintah maupun swasta, memiliki dampak yang besar dalam pengembangan pembangunan di masyarakat. Semakin banyak lintas sektor yang terlibat, maka semakin banyak perubahan yang terjadi di masyarakat menjadi lebih baik. Pemerintah disarankan untuk tetap bisa melanjutkan program Bangga Kencana dengan fungsi monitoring yang lebih baik lagi.

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)0,001
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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