PENGARUH EKSTRAK DAUN KELOR TERHADAP STATUS GIZI BALITA DI DESA TEJAKULA
Notice bibliographique
Résumé
Latar Belakang: Stunting (tinggi/panjang berdasarkan usia dengan z-score kurang dari -2 SD) dan defisiensi mikronutrien adalah dua contoh masalah gizi. Hal tersebut menjadikan status gizi balita sebagai indikator kesehatan yang penting karena balita merupakan kelompok yang rentan terhadap masalah gizi. Daun kelor mengandung arginin dan histidin, yang sangat penting bagi anak-anak yang tidak dapat menghasilkan cukup protein untuk pertumbuhan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pemberian ekstrak daun kelor terhadap peningkatan status gizi balita. Metode: Jenis desain penelitian ini menggunakan metode penelitian eksperimental, analitis dengan desain kuasi-eksperimental. Desain yang digunakan adalah desain one-group pre-test dan post-test. Populasi dalam penelitian ini adalah semua anak usia 1 sampai 5 tahun yang mengalami kekurangan gizi berjumlah sepuluh anak dengan total sampling. Hasil: penelitian menunjukkan bahwa semua balita mengalami peningkatan berat dan tinggi badan setelah diberi 10 gram ekstrak daun kelor selama 14 hari. Hasil uji statistik Wilcoxon Signed Ranks Test, diperoleh nilai sig. = 0,002, yang berarti lebih kecil dari α 0,005, yang berarti pemberian ekstrak daun kelor berpengaruh signifikan terhadap status gizi balita.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».