Optimalisasi Tumbuh Kembang Anak Balita Guna Mencegah Stunting
Notice bibliographique
Résumé
Berdasarkan Riskesdas (2018), Kab. Pati menduduki peringkat kedua se-Jawa Tengah, dimana data dari Dinas Kesehatan Kabupaten Pati per April 2019 diperoleh bahwa wilayah Puskesmas Jakenan menduduki peringkat pertama. Penelitian Kasanah dan Muawanah (2020) menunjukkan bahwa ada perbedaan yang signifikan pada tinggi badan (TB) anak yang mendapat zinc (p value 0.001). Di samping itu, ibu-ibu kurang informasi dan keterampilan tentang bagaimana menyusun menu seimbang dengan benar sejak hamil, masa nifas/menyusui sampai bayi dan balita. Masyarakat perlu diberikan informasi dan edukasi kepada ibu nifas tentang asupan zat gizi yang seimbang bagi tumbuh kembang bayi/balita sejak dini dengan mengadakan pengabdian masyarakat guna meningkatkan keterampilan ibu hamil dan nifas sehingga dapat membersamai bayi/balitanya dalam proses tumbuh kembang dan akhirnya mampu menekan terjadinya stunting. Kegiatan dilaksanakan dalam 2 seri dengan mengangkat tema gizi seimbang sejak masa hamil, nifas/menyusui, bayi balita. Mengingat ada kebijakan PPKM pandemi covid-19 gelombang kedua di Jawa dan Bali mulai Juni 2021 maka kegiatan dilakukan daring menggunakan zoom (Juli dan Agustus 2021). Kegiatan zoom belum efektif meskipun evaluasi pre test rata-rata adalah 45 sedangkan rata-rata nilai post test adalah 85. Metode daring tidak dilaksanakannya praktik menyusun menu. Namun peserta telah mendapat contoh menu.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».