Pelatihan Manajemen dan Penanganan Kasus Perempuan dan Anak di Kota Bima Nusa Tenggara Barat
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan pelatihan manajemen dan penanganan kasus perempuan dan anak antara lain: (a) Peserta diharapkan mampu mengenali dan memahami dalam menangani masalah perempuan dan anak yang terjadi di tengah masyarakat. (b) Peserta dapat mengsimulasi dalam menangani kasus perempuan dan anak melalui sketsa gambar dan deskriptif, (c) Peserta dapat mengimplementasikan alur manajemen kasus perempuan dan anak, (d) Peserta dapat menganalisis policy output dalam penanganan kasus perempuan dan anak, (e) Peserta mampu mendeskripsikan alur manajemen kasus dan policy output dalam penanganan kasus perempuan dan anak di Kota Bima Nusa Tenggara Barat. Metode pelatihan manajemen dan penanganan kasus untuk perlindungan perempuan dan anak antara lain: perjalinan relasi (engagement), penilaian (assessment), rencana (planning), intervensi (intervetion), pemantauan (monitoring), evaluasi (evaluation), terminasi (termination), dan tindak lanjut (follow-up). Peserta 35 orang dibagi ke dalam 5 kelompok dan menangani kasus perempuan dan anak yang berbeda-beda seperti kakerasan terhadap perempuan (KTP), kekerasan terhadap anak (KTA), Tindakan Pidana Perdagangan Orang (TPPO), Anak Berhadapan dengan Hukum (ABH), dan Pernikahan Usia Anak. Peserta dapat mengilustrasikan dan mendekripsikan kasus perempuan dan anak di masyarakan menggunakan simulasi gambar. Peserta mengilustrasikan dan mempresentasikan manajemen dan penanganan kasus perempuan dan anak.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,005 | 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) | 0,055 | 0,007 |
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 ».