Peningkatan Kualitas Remaja dan Pencegahan Stunting melalui Program Remaja Sadar dan Kreatif Anti Pernikahan Dini di SMK Puspita Medika, Kelurahan Cilangkap, Kota Depok, Jawa Barat
Notice bibliographique
Résumé
Permasalahan stunting masih menjadi perhatian dan salah satu penyebabnya adalah ketidaksiapan pasangan akibat menikah dini. Menurut data United Nations Children’s Fund (UNICEF) tahun 2023, Indonesia berada di posisi keempat dengan jumlah kasus pernikahan anak terbanyak di dunia yaitu sebanyak 25,53 juta kasus. Sementara itu, Indonesia membutuhkan remaja-remaja berkualitas dalam mewujudkan Indonesia Emas pada tahun 2045 mendatang. Tujuan dari program ini adalah untuk meningkatkan pengetahuan dan kesadaran diri remaja terhadap pentingnya pencegahan pernikahan dini melalui edukasi tahap perkembangan psikososial remaja dan pendewasaan usia perkawinan. Program ini melibatkan 37 remaja kelas XI dan XII di SMK Puspita Medika Kota Depok. Pelaksanaan program terdiri dari dua sesi. Sesi pertama yaitu edukasi mengenai tahap perkembangan psikososial remaja dan ancaman pergaulan bebas remaja, sementara sesi kedua membahas mengenai pendewasaan usia perkawinan dan perencanaan hidup remaja. Pengukuran keberhasilan dilakukan dengan pretest, post-test, dan Challenge terkait materi program. Hasil dari ketiga tes tersebut menunjukkan adanya peningkatan pengetahuan dan keterampilan remaja mengenai tahap perkembangan psikosial remaja dan pendewasaan usia perkawinan.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,009 |
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 ».