Implementation of The Convergence Program to Accelerate Stunting Reduction in Sibolga City
Notice bibliographique
Résumé
<div><table cellspacing="0" cellpadding="0" align="left"><tbody><tr><td align="left" valign="top"><p><em>Sibolga City is one of the priority cities in the effort to accelerate stunting reduction. Sibolga City implements an accelerated stunting prevalence reduction program that involves cross-sectors, better known as the convergence action to accelerate stunting reduction. The purpose of the study was to evaluate the implementation of the convergence program to accelerate stunting reduction in Sibolga City. This research is a qualitative study involving 18 informants from </em> <em>Regional Work U</em><em>nits</em><em> that are members of the Sibolga City </em> <em>S</em><em>tunting Reduction Acceleration Team. This research was conducted in November 2023 in Sibolga City, which consists of 4 sub-districts and 17 villages. Data were collected by conducting Focus Group Discussions and in-depth interviews. Furthermore, Data is analyzed through triangulation of methods, sources, and between researchers. The results of the analysis of the effectiveness of the program show that the quality of human resources and financing sources is good enough to reduce the stunting rate in the kelurahan which is the locus of stunting. Likewise, the results of the analysis of the program implementation process. The program planning that was prepared was in accordance with the problems obtained in the situation analysis and had targeted the locus villages determined in the situation analysis. The implementation and evaluation process has also been carried out well, which ultimately has an impact on reducing the stunting prevalence rate by 11.3%. As an effort to encourage a greater reduction in stunting prevalence, we recommend that the Sibolga City Government increase human resource capacity and funding, encourage the involvement of various parties including the private sector in accelerating stunting reduction programs in Sibolga City, improve coordination between </em><em>Regional Work Units</em><em> in the planning, implementation and evaluation processes and encourage the availability of a quality and sustainable data management system in each village</em></p></td></tr></tbody></table></div><strong><em>Keywords:</em></strong><em> <strong>Accelerate, Convergence, Reduction, </strong><strong>Prevalence, Stunting</strong></em>
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».