UPAYA PENINGKATAN PENGETAHUAN KADER TIM PENDAMPING KELUARGA (TPK) DALAM PERCEPATAN PENURUNAN STUNTING DI KECAMATAN PASAR KOTA JAMBI
Notice bibliographique
Résumé
Stunting is the result of the interaction of various factors, namely insufficient food intake and increased nutritional needs. The purpose of this service activity is to improve the performance of the Family Assistance Team (TPK) cadres as the spearhead in efforts to accelerate stunting reduction in Telanaipura sub-district, Jambi City. This activity uses a qualitative approach related to optimizing the performance of the Family Assistance Team (TPK) cadres with counseling in an effort to accelerate stunting reduction. Overall, this intervention can accelerate the reduction of stunting in Pasar Sub-district, Jambi City. Improving the performance of the Family Support Team (TPK) administrators who foster families is expected to have a positive impact on efforts to reduce stunting in the Pasar District of Jambi City. This success can serve as an example for similar efforts in other areas experiencing stunting. The success of this activity shows the importance of careful planning, providing relevant and interactive materials, and effective follow-up. The experience of this activity will serve as a reference for future awareness activities, and is expected to make a major contribution to broader efforts to reduce stunting.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,003 |
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 ».