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Enregistrement W4379034849 · doi:10.36086/jsl.v2i2.1304

Hygiene Sanitasi Depot Air Minum Isi Ulang dan Kualitas Mikrobiologis Air Minum Isi Ulang di Wilayah Kerja Puskesmas Bukitsangkal Kota Palembang

2022· article· id· W4379034849 sur OpenAlexaff
Delyra Afiqah Zarifah, Diah Navianti, Yulianto Yulianto

Notice bibliographique

RevueJurnal Sanitasi Lingkungan · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare and Environmental Waste Management
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Latar Belakang: Air minum isi ulang adalah air minum dalam bentuk curah yang dihasilkan oleh usaha industri (DAMIU) melalui proses pengolahan air baku yang memenuhi syarat kesehatan dan dapat langsung diminum. Hasil pemeriksaan Depot Air Minum Isi Ulang (DAMIU) pada tahun 2020 di wilayah kerja Puskesmas Bukitsangkal dari 19 depot yang diperiksa hanya 10 depot yang memenuhi syarat kesehatan (Dinkes Palembang, 2020). Tujuannya diketahui gambaran hygiene sanitasi depot air minum isi ulang (DAMIU) dan kualitas mikrobiologis AMIU di wilayah kerja Puskesmas Bukitsangkal Kota Palembang. Metode: Penelitian ini dilakukan secara deskriptif dengan menggunakan metode cross sectional. Populasi dalam penelitian ini adalah 18 DAMIU yang berada di wilayah kerja Puskesmas Bukitsangkal dan dilakukan uji laboratorium. Teknik pengambilan sampel dilakukan secara total sampling. Hasil: Dari hasil penelitian menyebutkan bahwa ada 1 DAMIU (5,6%) tidak memenuhi syarat karena positif bakteri Coliform, berdasarkan kepemilikkan sertifikat laik hygiene sanitasi terdapat 15 DAMIU (83,3%) yang belum memiliki sertifikat laik hygiene sanitasi, berdasarkan variabel lokasi dan bangunan 18 DAMIU (100%) memenuhi syarat, berdasarkan variabel peralatan 17 DAMIU (94,4%) memenuhi syarat, berdasarkan variabel karyawan 18 DAMIU (100%) tidak memenuhi syarat dan berdasarkan variabel sumber air baku dan air minum 1 DAMIU (5,6%) tidak memenuhi syarat. Kesimpulan: Terdapat 1 DAMIU (5,6%) tidak memenuhi syarat mikrobiologis air minum isi ulang.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,246 · 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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