Strengthening the Role of Cadres with Digital Literacy in iPosyandu Application-Based Recording and Reporting
Notice bibliographique
Résumé
Posyandu is part of the Community-Sourced Health Efforts (UKBM), a health information system in maternal and child health services. Currently, health recording and reporting are still in paper form. Therefore, an iPosyandu application facilitates and accelerates cadres in recording and reporting. This activity was carried out in March 2023 to 145 cadres in Pagedangan District, Tangerang Regency, Banten. The method used was training on recording and reporting based on the iPosyandu application, where cadres were given a questionnaire on the use of the iPosyandu application. The results of this activity showed that most of the cadres had the characteristics of age 31-40 years (41.4%), the last education was high school (55.2%), the occupation was taking care of the household (97.9%), and the experience of being a cadre for 1-5 years (51%), and most of the cadres serving in the posyandu had middle strata (41%). Most cadres agreed to use the iPosyandu application because it can make reports quickly (83.7%), and cadres felt that the iPosyandu application had all the functions based on cadres' abilities (87.1%). In addition, there is a relationship between the last education of cadres and the use of iPosyandu applications (p-value < 0.005; r value > 1). This community service activity concludes that cadres have good digital literacy in using the iPosyandu application, so the system for recording and reporting the results of posyandu activities can run well. Keywords: iPosyandu, cadres, digital literacy, recording, reporting.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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 ».