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Enregistrement W4401301404 · doi:10.47522/jmm.v5i1.184

INTERVENSI GIZI SEBAGAI UPAYA PENCEGAHAN ANEMIA PADA REMAJA PUTRI DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS PEKAYON JAYA KOTA BEKASI

2024· article· en· W4401301404 sur OpenAlexaff
Della Yuliana, Dinda Sukma Tiara, Minasri Lestari, Nabila Fairuz Maulidya, Siti Chaerani, Syifa Kharisma Oleifera, Noerfitri Noerfitri

Notice bibliographique

RevueJurnal Mitra Masyarakat (JMM) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Overcoming nutritional problems around the Pekayon Jaya Community Health Center. Based on these problems, anemia in adolescent girls is the highest problem at the Pekayon Jaya Community Health Center. This activity was carried out in the Gema Karya Bahana High School, Bekasi City, because based on e-PPGBM data, the prevalence of cases of anemia in teenagers, especially young women, in 2023, the Gema Karya Bahana Vocational School area, Bekasi City, has the highest anemia problem with a prevalence of 64.6%. This intervention activity aims to increase the active role of young women in preventing and overcoming the health problem of anemia. Method: This community service activity was carried out at Gema Karya Bahana Vocational School, Bekasi City. The method used was consecutive sampling, namely the sample was selected according to research criteria, where the target of this activity was 25 young women in grades 10 and 12 at SMK Gema Karya Bahana, Bekasi City. Secondary data was obtained through web access for Community Based Nutrition Recording and Reporting (e-PPGBM). Meanwhile, primary data was obtained based on the results of direct field surveys. Research Result: Based on the results of the counseling and data processing that has been carried out, the results show that the correlation coefficient (Correlation) value is 0.522 with a significance value (Sig.) of 0.007. Conclusion: It can be concluded that the data is normally distributed, so it can be said that there is a relationship between the pre-test variables and the post-test variables.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,284 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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