Pendidikan Kesehatan Tentang Tahapan Tumbuh Kembang Untuk Deteksi Dini Stunting Balita
Notice bibliographique
Résumé
Sepuluh tahun terakhir terjadi lonjakan kasus gizi kurang di beberapa negara, sehingga secara signifikan menurunkan kejadian anak stunting menjadi sebuah program global. Fokus utama perhatian stunting adalah pada aspek pemenuhan nutrisi, namun edukasi orang tua tentang bagaimana identifikasi tumbuh kembang sebagai langkah inisiasi pencegahan stunting Tujuan kegiatan ini adalah memberikan pengetahuan dan ketrampilan kepada orang tua tentang bagaimana melakukan pemantauan tumbuh kembang balita dalam rangka identifikasi kejadian stunting. Kegiatan ini dilaksanakan di Dusun Kepek, Desa Timbulharjo, Kecamatan Sewon, Kabupaten Bantul pada hari sabtu tanggal 23 November 2019 pada jam 10.00-12.00 WIB. Sasaran kegiatan adalah ibu-ibu balita berjumlah 35 orang. Metode pelaksanaan pengabdian ini dilakukan melalui dua tahap masing-masing berdurasi 100 menit, yaitu pengukuran tinggi dan berat badan, kedua, ceramah dan diskusi tentang identifikasi stunting pada balita. Tim PKM terdiri dari Dosen, tenaga kependidikan, dan mahasiswa. Instrumen evaluasi berupa kuisioner pertanyaan tertutup sejumlah 10 butir. Hasil kegiatan tahap satu ditemukan 30 balita (85.71%) dalam kategori pertumbuhan normal dan lima balita (14.29%) dalam kategori di bawah standar. Peningkatan pengetahuan tentang identifikasi stunting sebesar 62.20 (dari rerata skor 33 menjadi 95.80). Kegiatan ini sangat membantu ibu-ibu balita memahami bagaimana cara identifikasi stunting dan resiko yang dialami jika tahapan tumbuh kembang anak tidak sesuai dengan standar normal.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,091 | 0,024 |
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 ».