EVALUASI PENCATATAN KOHORT BAYI DI WILAYAH KABUPATEN PEKALONGAN
Bibliographic record
Abstract
Latar belakang: Keberhasilan upaya pelayanan kesehatan pada bayi dapat diketahui melalui cakupan pelayanan kesehatan bayi, yang didalamnya menggambarkan kinerja bidan dalam memberikan pelayanan kepada bayi. Kohort bayi merupakan salah satu instrumen kesehatan ibu dan anak yang merupakan sumber data tentang bayi di suatu wilayah kerja bidan. Evaluasi pencatatan kohort perlu dilakukan agar dapat mengetahui sejauh mana instrumen tersebut bermanfaat dan untuk menentukan program ke depan berkaitan dengan kesehatan ibu dan anak. Tujuan: Menggambarkan evaluasi pencatatan kohort bayi di wilayah Kabupaten Pekalongan. Metode: Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif dengan pendekatan cross sectional. Populasi penelitian ini adalah seluruh bidan di wilayah kabupaten Pekalongan sejumlah 339 orang. Teknik pengambilan sampel dengan menggunakan purposive sampling didapatkan 6 puskesmas dengan subyek penelitian sejumlah 57 orang. Pada penelitian ini menggunakan checklist yang diisi sesuai dengan hasil kohort bayi masing-masing subyek penelitian. Analisa data menggunakan analisis univariat. Hasil: Item dalam kohort bayi diisi dengan lengkap sebesar 16,7% (No.urut, nama bayi, jenis kelamin, jenis kelamin, alamat, dan kondisi saat lahir), sedangkan item yang lain diisi tidak lengkap. Hasil tidak lengkap paling sering ditemui pada item NIK (93%), kematian (98,2%), masuk balita (75,4%), dan keterangan (82,5%) Simpulan: Sebagian besar (83,3%) item dalam kohort bayi belum diisi dengan lengkap oleh bidan
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.003 |
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".