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Enregistrement W4416858381 · doi:10.47266/bwp.v8i3.401

Efektivitas Kebijakan Keluarga Berencana Dalam Mengoptimalkan Peran Pria di Indonesia

2025· article· W4416858381 sur OpenAlexaff
Indra -Elfiyan

Notice bibliographique

RevueBappenas Working Papers · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMarriage and Family Dynamics
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésnon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hasil Pendataan Keluarga Tahun 2024 menunjukan penggunaan kontrasepsi modern belum mencapai target 63,4 persen dalam periode 2020-2024. Salah satu penyebab target tidak tercapai, adalah masih rendahnya tingkat partisipasi pria dalam Keluarga Berencana (KB), yaitu hanya sebesar 3,4 persen. Partisipasi pria dalam KB di Indonesia belum optimal karena rendahnya tingkat pemahaman tentang metode kontrasepsi pria dan stigma negatif terhadap KB bagi pria dimasyarakat. Penelitian bertujuan mengidentifikasi fokus strategis dan kebijakan spesifik yang memperkuat inklusif pria dan kesetaraan gender dalam program KB, serta menyusun rekomendasi kebijakan komprehensif guna mendukung terwujudnya peningkatan partisipasi pria dalam KB. Pendekatan kualitatif dengan studi kasus digunakan untuk mengeksplorasi faktor-faktor terhadap partisipasi pria dalam KB dan identifikasi kebutuhan informasi dan pengumpulan bahan referensi berbagai sumber yang relevan, serta metode penilaian skoring 1-3 oleh pemangku kepentingan di lingkungan Kementerian Kependudukan dan Pembangunan Keluarga (Kemendukbangga)/BKKBN dengan kriteria efektivitas, efisiensi, kelayakan implementasi, serta dampak jangka panjang. Penelitian menghasilkan alternatif kebijakan menerapkan perencanaan dan penganggaran berbasis kewilayahan serta segmentasi yang lebih tepat sasaran dalam meningkatkan partisipasi pria dalam KB. Dengan demikian, penguatan pencapaiaan KB pria memerlukan penerapan perencanaan dan penganggaran berbasis kewilayahan dan segmentasi sasaran yang dituangkan dalam dokumen perencanaan dan penganggaran baik tingkat pusat maupun daerah, serta kolaborasi dan sinergisitas intervensi kebijakan program KB antara pusat dan daerah.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,004

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
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Résumé présentoui

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