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Enregistrement W4414675354 · doi:10.56359/kolaborasi.v5i3.532

Replikasi Kalkulator Deteksi Stunting dalam Program Gerabah Stunting Manis melalui Kolaborasi Pentahelix oleh DP2KBP3A Kabupaten Ciamis

2025· article· en· W4414675354 sur OpenAlexaff
Ratna Suminar, Dian Budiyana, Tita Rohita, Heni Heryani

Notice bibliographique

RevueKOLABORASI JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Public healthStakeholderSustainabilityCapacity buildingLocal governmentProgram evaluationPopulationOutreach

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,333 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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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