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Enregistrement W4411759238 · doi:10.53299/bajpm.v5i2.2057

Pelatihan Manajemen dan Penanganan Kasus Perempuan dan Anak di Kota Bima Nusa Tenggara Barat

2025· article· id· W4411759238 sur OpenAlexaff
Nurnazmi Nurnazmi, Syahru Ramadan, Tasrif Tasrif, Syaifullah Syaifullah, Ida Waluyati, Syahruddin Syahruddin

Notice bibliographique

RevueBima Abdi Jurnal Pengabdian Masyarakat · 2025
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender and Women's Rights
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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