Optimalisasi Pengasuhan Anak dan Pencegahan Pernikahan Dini melalui Penerapan Fungsi Keluarga pada Bina Keluarga Remaja (BKR) Desa Cimande, Kabupaten Bogor, Jawa Barat
Notice bibliographique
Résumé
Berdasarkan data UNICEF (2023), Indonesia menempati peringkat keempat dalam kasus pernikahan anak terbanyak di dunia dengan jumlah kasus mencapai 2,553 juta. Permasalahan ini diperparah oleh kurangnya pengawasan keluarga dan lemahnya fungsi keluarga dalam mendidik serta melindungi anak remaja. Tujuan dari program ini adalah untuk meningkatkan pengetahuan dan peran keluarga dalam mendidik serta melindungi anak remaja dari pernikahan dini dan masalah reproduksi melalui penerapan fungsi keluarga. Program ini dilaksanakan dalam dua sesi edukasi yang melibatkan total 32 peserta dari Bina Keluarga Remaja (BKR) Aster Desa Cimande. Sesi pertama membahas pencegahan pernikahan dini dan ancaman reproduksi pada remaja melalui 8 fungsi keluarga, sementara sesi kedua fokus pada strategi pengasuhan anak remaja Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan signifikan dalam pengetahuan peserta mengenai pencegahan pernikahan dini dan strategi pengasuhan anak remaja yang ditunjukkan melalaui peningkatan skor peserta dari pretest ke post-test.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,005 |
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 ».