Replikasi Kalkulator Deteksi Stunting dalam Program Gerabah Stunting Manis melalui Kolaborasi Pentahelix oleh DP2KBP3A Kabupaten Ciamis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Stunting remains a significant public health issue that requires a multisectoral and community-based approach. Local government initiatives supported by cross-sectoral collaboration are key to accelerating stunting reduction efforts, especially through the optimization of local wisdom and community empowerment. One of the strategic tools utilized in this program is the Stunting Detection Calculator (Kalkulating). Objective: This community service aimed to replicate the use of the Kalkulating platform in the implementation of the Gerabah Stunting Manis program through a pentahelix collaboration initiated by the DP2KBP3A of Ciamis Regency across five target sub-districts. Method: The program was carried out through district-level community dialogues (saresehan) from January 9–16, 2025, followed by village-level sessions from February 10–17, 2025, in five selected villages. The program included seven stages of mentoring and integrated Kalkulating for stunting risk screening in toddlers and adolescents. Data were collected through direct observation, screening results, interviews with stakeholders, and village reports. Result: The activity involved 63 community health volunteers (Posyandu cadres), 25 prospective brides and grooms, 114 pregnant women, 40 postpartum mothers, and 440 toddlers. Each village developed localized innovations as strategies to prevent stunting. Stakeholder collaboration was reflected in the involvement of various government agencies, academics, and the community. Conclusion: The replication of the Kalkulating platform in the Gerabah Stunting Manis program successfully strengthened early stunting risk detection while fostering the emergence of local innovations. The sustainability of this program requires continued cross-sectoral synergy, program integration, and active community participation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».