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Enregistrement W4391750180 · doi:10.24036/abdi.v5i4.516

Usaha Peningkatan Kesehatan dan Pencegahan Penularan Covid-19 Melalui Program PIS-PK Berbasis Sumber Daya Lokal di Wilayah Kerja Puskesmas Nanggalo Kota Padang

2023· article· id· W4391750180 sur OpenAlexaff
Lola Felnanda Amri, Murniati Muchtar, Yosi Suryarinilsih, Delima Delima, Yessi Fadriyanti, Asep Irfan

Notice bibliographique

RevueAbdi Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat · 2023
Typearticle
Langueid
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Satisfaction
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Covid-19 dan persiapan new normal berakibat menjadi penurunan pada derajat kesehatan masayarakat. Tujuan dilakukan kegiatan pengabdian masyarakat diharapkan dapat pemecahan masalah PIS_PK melalui partisipasi masyarakat dengan pengembangan potensi dan sumber daya lokal dalam mencapai kelurahan sehat di masa new normal. model pemberdayaan yang akan dilakukan dalam pengabdian masyarakat ini adalah model pengembangan lokal yaitu pemberdayaan masyarakat sehingga akan terjadinya peningkatan pada pengetahuan, sikap dan tindakan masyarakat setelah dilakukan intervensi. Pelaksanaan kegiatan pada pengabdian masyarakat ini dilakukan dalam beberapa tahapan yaitu, tahap persiapan/pendataan awal, tahap pelaksanaan, dan tahap evaluasi. Strategi pelaksanaan kegiatan yang dilakukan beruba survei lokasi pengabdian masyarakat pada Kelurahan terpadat serta angka kesakitan tinggi akibat prilaku dan kesadaran akan kesehatan yang masih kurang. Kemudian memberikan Sasaran pelayanan kesehatan pada masyakarakat yang memenuhi kriteria, yaitu Pelayanan kesehatan meliputi identifikasi kasus dengan melakukan edukasi dan pendampingan, serta pemanfaatan potensi lokal dalam pembuatan cuci tangan.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, 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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0120,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,008

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,320 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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