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Enregistrement W4382458832 · doi:10.31290/majory.v1i2.2201

[sans titre]

2019· article· W4382458832 sur OpenAlexaff
Heny Sri Astutik, Isman Amin, Roni Yuliwar

Notice bibliographique

RevueMALANG JOURNAL OF MIDWIFERY (MAJORY) · 2019
Typearticle
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Health and Behaviors
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproductive healthPsychologyTest (biology)PopulationData collectionAdolescent healthSimple random sampleHealth educationNonprobability samplingDevelopmental psychologyMedicineEnvironmental healthPublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high problem of adolescent reproductive health is caused by the lack of basic information about reproductive health in adolescents, so adolescents tend to engage in risky behavior.The study was conducted to analyze the effect of peer education on the level of knowledge and attitudes of adolescents about reproductive health.The design of this study was a quasi-experimental design with pretest-posttest group design.Data collection using interview and observation methods.The study population was all groups of adolescents in Malang City and Regency, with a sample of adolescents who were in Malang City (Kedung Kandang Health Center Area) and Malang District (Jabung Health Center Area).The sample size was 85 teenagers selected by simple random sampling.Data collection using a questionnaire.Data were processed descriptively and analyzed using a statistical t-test.The results showed that there were significant differences in pre-test and post-test in the level of adolescent knowledge (p value <0.001) and adolescent attitudes (p value <0.001).Most adolescents in the intervention group (providing counseling by peer educators) did not support free sex and early marriage (97.3%).Health education by peer educators can remind adolescents' knowledge and attitudes about reproductive health, so that it can be developed for promotive efforts for adolescents.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,323 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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