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Enregistrement W7090232746 · doi:10.26418/jpasdev.v3i2.59798

IMPLEMENTASI KEBIJAKAN PENGELOLAAN LIMBAH MEDIS PADAT RSUD dr. ACHMAD DIPONEGORO PUTUSSIBAU SELAMA PANDEMI COVID-19

2022· article· en· W7090232746 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJPASDEV Journal of Public Administration and Sociology of Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBureaucracyProcess (computing)Medical wasteHazardous wasteHuman resourcesPandemicMunicipal solid wasteQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In providing health community services, hospitals haspotensial to produce solid medical waste. This waste is categorized as hazardous and toxic waste that needs to managed in accordance with the Regulation of the Minister of Environment and Forestry Number P.56/Menlhk-Setjen/2015. At present, it is known that the implementation of solid medical waste management policies in RSUD dr. AchmadDiponegoroPutussibau is still having problems. This condition is exacerbated by the increase in solid medical waste during the Covid-19 pandemic. This research aims to analyze the process of implementing solid waste management policies policies in RSUD dr. AchmadDiponegoroPutussibauduring the Covid-19 pandemic and the obstacles faced in implementing the policy. The study used a case study with qualitative approach. While the policy implementation model is based on the Edward III approach, the results are analyzed by qualitative descriptive. The results showed that the process of implementing solid medical waste management policies in RSUD dr. AchmadDiponegoroPutussibau during the Covid-19 pandemic is still not optimal. There are 4 factors that influence the process of implementing then policy, including communication, resources, dispositions, and bureaucratic structure. Meanwhile, the obstacles that hinder the process of implementing the policy are limited human resources, limited budget, lack of awareness and understanding, and lack of coordination. The efforts that can be made so that the optimal implementation process is to improve the aspect of resources through increasing human resources and budgets, increasing awareness and understanding of officers and estabilishing good coordination with relevant agencies. Keywords : implementation, policy, AchmadDiponegoroPutussibau, solid medical waste, Covid-19

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,003

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,295 · 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'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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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