Pemberdayaan Masyarakat Dalam Pencegahan Stunting
Bibliographic record
Abstract
Pada tahun 2017 pemerintah telah meluncurkan program Rencana Aksi Nasional Penanganan stunting pada tingkat nasional, daerah terutama desa. Salah satu bagian dari program tersebut adalah pemcegahan stunting yang terjadi di masyarakat. Karena sebagian besar masyarakat belum paham dengan benar menganai stunting, dan beranggapan bahwa stunting atau kerdil sebutan yang biasa digunakan di masyarakat adalah faktor keturunan. Kegiatan pengabdian pada masyarakat ini dilakukan untuk meningkatkan pengetahuan dan pemahaman serta peran serta masyarakat dalam program pencegahan dan deteksi dini stunting pada balita yang diharapkan secara langsung dapat memotivasi masyarakat untuk ikut serta memperhatikan pertumbuhan dan perkembangan pada anaknya sehingga pertumbuhan dan perkembangannya dapat optimal. Metode yang dialakukan adalah menilai pengetahuan masyarakat serta permasalahan yang dihadapi tentang pencegahan dan cara menilai/ deteksi dini stunting pada balita di RW 2 Kelurahan Wonokromo Kecamatan Wonokromo Surabaya. Pengetahuan ibu diukur dengan menggunakan menggunakan pre test sebelum kegiatan dan post test setelah diberikan pengetahuan. Berdasarkan hasil pretest dan post test yang diikuti oleh 35 responden dapat dinyatakan bahwa hasil pre test tentang tingkat pengetahuan responden mengenai propram pencegahan stunting sebesar 14 responden (40%) mengerti tentang program pencegahan stunting sedangkan berdasarkan hasil post test terdapat 27 responden (77,1%) yang mengerti tentang program pencegahan stunting. Kata Kunci: stunting, balita, pemberdayaan
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.093 | 0.021 |
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".