Characteristics of Contraceptive Acceptors to the Use of Contraceptive Types
Notice bibliographique
Résumé
Background: The success of family planning programs in Indonesia is influenced by several factors, including socio-economic, cultural, educational, religious, and women's status. At the South Magelang Health Center in 2022, it can be seen that in the first Quarter of 2022 there are 31 acceptors, both new and old acceptors with types of contraceptive method users injection 21, IUD 7, and Implant 2 acceptors
 Methods: the type of quantitative research with survey methods and data collection time with a cross-sectional approach. The research instrument used a questionnaire. The population is 31 respondents with data analysis using Chie Square with alpha 5%.
 Results: Based on statistical tests, the results obtained: there is no relationship between economic level p: 0.158, maternal age with p: 0.131, number of children with p: 0.887, education level with p: 0.778, level of knowledge about contraception with p: 0.642 and family support with p: 0.776 with the use of contraceptives.
 Conclusion: extensive and detailed information about various contraceptives is carried out before a person chooses to use certain types of contraception and husband support is needed in determining the type of contraception.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».