Pengelompokan Menggunakan Metode Clustering Pada Pola Hidup Pengguna KB
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Healthy lifestyles are habits of doing something, be it food, healthy behavior so as to avoid the disturbance of all kinds of diseases, both physical and non-physical diseases, as well as birth control users must also strive for a healthy lifestyle, such as managing a healthy diet, rest, exercise, eating vegetables and fruits, doing optimal physical activity, not consuming alcohol, and maintaining a healthy body. In this problem, many family planning users do not pay attention to a healthy lifestyle because they think that the family planning tools used have no risk to health, but the use of family planning has side effects on health such as menstruation is not smooth, the body is obese, the body feels warm or feverish, there are blood clots, nausea, bloating, changes in vision, difficulty in getting back to normal, headaches, and others. To be able to attract the attention of the community in implementing a healthy lifestyle for family planning users, it is very necessary to have a system that can help people in changing their unhealthy lifestyle to a healthier one by grouping family planning user data based on variables that have been determined using the clustering method, to group data on healthy lifestyles for family planning users which later the results of this study can be used as input and guidance for a healthy lifestyle for family planning users, so that family planning users are more careful and have a healthy life. Of the 20 data, there are 3 groups, namely group 1 there are 4 data and group 2 there are 4 data and group 3 there are 12 data from the above results it can be seen that in cluster 3 is a group on family planning users based on a lot with a total of 12 data and is located in the contraceptive type group (X) is injectable birth control, and for the lifestyle group (Y), namely Frequent Night Baths and Risk (Z), namely Decreased Bone Strength.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 découle