GAMBARAN PENERAPAN MANAJEMEN KEBIDANAN TERHADAP CAKUPAN PERSALINAN DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS BINUANG TAHUN 2022
Notice bibliographique
Résumé
Menurut hasil evaluasi program di Kabupaten Polewali Mandar, di daerah itu banyak bidan. Di Polewali Mandar tercatat hampir 35 kasus kematian bayi pada tahun 2018 dan 2019. Bayi terbesar di Provinsi Sulawesi Barat berada di Kabupaten Polewali Mandar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memahami implikasi dari Gambaran Penerapan Manajemen Kebidanan terhadap Cakupan Persalinan di Wilayah Kerja Puskesmas Binuang Tahun 2022. Jenis penelitian yang dilakukan adalah penelitian kuantitatif dengan menggunakan protokol desk-top scribing untuk mendapatkan lebih banyak informasi. informasi mendalam tentang fungsi bidan desa di Wilayah Kerja Puskesmas Binuang. Ditunjukkan dengan adanya posyandu setiap bulannya, selesainya kegiatan kegiatan dan proyek, dan penggunaan data penginputan baik offline maupun online, hasil kajian mengenai analisis situasi menunjukkan bahwa kegiatan dan proyek yang dilakukan oleh petugas kesehatan berjalan sesuai rencana dan sesuai dengan aturan yang ditetapkan puskesmas.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».