Upaya Peningkatan Kapasitas Guru SMP Pius Cilacap dalam Mendampingi Remaja Sebagai Generasi Digital Native untuk Memelihara Kesehatan Reproduksi
Notice bibliographique
Résumé
Generasi digital native berpotensi menyerap informasi salah dari internet mengenai kesehatan reproduksi. Guru perlu mengoptimalkan kelebihan mereka sebagai tenaga professional yang dekat dengan remaja, yakni kemampuan menyampaikan informasi ilmiah kepada siswa dengan memperhatikan aspek perkembangan psikologis usia remaja awal. Kegiatan pengabdian masyarakat di SMP Pius Cilacap bertujuan untuk menjawab kebutuhan peningkatan kapasitas guru dalam menjalankan peran sebagai sumber informasi dan fasilitator diskusi dengan siswa dan orangtua siswa terkait pemeliharaan kesehatan reproduksi remaja. Workshop dilaksanakan melalui penyampaian materi aspek medis dan psikologis kesehatan reproduksi remaja serta sesi bermain peran, dengan fokus pada penerapan teknik I message. Terdapat peningkatan pengetahuan sebesar 19,42 poin atau sebesar 24,72% pada post-test dibandingkan pre-test. Pihak mitra menyatakan kepuasan mereka atas penyelenggaraan kegiatan tersebut dan mengharapkan agar kegiatan serupa dapat dilaksanakan secara serial. Fokus topik kesehatan reproduksi remaja yang dapat diprioritaskan adalah terkait topik hubungan seksual dan kehamilan serta topik pubertas pada perempuan dan menstruasi.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,146 | 0,048 |
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 ».