Strategi penanganan korban kekerasan seksual pada perempuan oleh Dinas Pemberdayaan Perempuan, Perlindungan Anak, Pengendalian Penduduk dan Keluarga Berencana Kabupaten Karanganyar
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze: 1) What is the strategy for handling victims of sexual violence against women by the Office of Women's Empowerment, Child Protection, Population Control and Family Planning, Karanganyar Regency. 2) What are the problems encountered in handling victims of sexual violence against women and the solutions. In this study using qualitative research methods. In this study the results were found: 1) strategies for handling victims of sexual violence against women by the Office of Women's Empowerment, Child Protection, Population Control and Family Planning in Karanganyar Regency, namely (1) receiving reports, (2) outreach to victims, (3) case processing, ( 4) mediation, (5) medical, psychological, legal assistance, (6) psychological and trauma recovery. 2) The problems encountered in handling victims of sexual violence against women and their solutions are (1) lack of companion staff, namely by engaging other institutions that have the same goals, (2) victims who are not open, overcome with refreshing minds, (3) families who lack cooperative given an understanding, (4) the lack of understanding of the community about the agency that handles cases of sexual violence, overcome by conducting socialization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,004 |
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 ».