GAMBARAN TINGKAT PENGETAHUAN TENTANG IMPLAN PADA WANITA USIA SUBUR DI KELURAHAN KATULAMPA KECAMATAN BOGOR TIMUR KOTA BOGOR
Bibliographic record
Abstract
Keluarga Berencana merupakan upaya mewujudkan keluarga yang berkualitas dan membentuk generasi penerus yang sehat dan cerdas. Implan merupakan salah satu metode kontrasepsi yang memiliki cakupan rendah dibandingkan metode kontrasepsi yang lain. Kelurahan Katulampa memiliki cakupan Implan paling rendah di wilayah Kecamatan Bogor Timur. Tujuan penelitian untuk mengetahui gambaran tingkat pengetahuan tentang Implan pada wanita usia subur di Kelurahan Katulampa Kecamatan Bogor Timur Kota Bogor Tahun 2019. Metode penelitian yang digunakan adalah metode penelitian kuantitatif dengan desain Cross Sectional. Populasi adalah wanita usia subur yang sudah berkeluarga/menikah berjumlah 1909 orang, sedangkan sampel dalam penelitian ini adalah wanita usia subur yang sudah berkeluarga/menikah yang menggunakan KB Implan dan non Implan sebanyak 100 orang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar responden memiliki tingkat pengetahuan yang baik tentang Implan. Diperlukan upaya program Keluarga Berencana berupa Komunikasi, Informasi dan Edukasi (KIE) pada para wanita usia subur yang sudah menikah dan belum mengetahui dengan baik tentang Implan yang dilakukan oleh petugas KB di lapangan ataupun yang dilakukan oleh para akademisi program studi kesehatan masyarakat khususnya peminatan Kesehatan Reproduksi/KIA.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".