Bibliographic record
Abstract
Pendahuluan : Kejadian Bendungan ASI yang disebabkan oleh pengeluaran air susu yang tidak lancar, karena bayi tidak cukup sering menyusu pada ibu nya. Data SDKI tahun2015 menyebutkan bahwa terdapat ibu nifas yang mengalami BendunganASI sebanyak 35.985 atau (15,60 %) ibu nifas. Tujuan : Untuk mengetahui faktor yang mempengaruhi bendungan ASI pada ibu nifas di Wilayah Kerja Puskesmas Rambung Merah Kabupaten Simalungun Tahun 2018.Metode : Desain penelitian adalah survei analitik kuantitatif dengan pendekatan cross sectional. Populasi dalam penelitian ini adalah 122 ibu nifas. Teknik pengambilan sampel menggunakan sistem accidental samplingsebanyak 92 responden. Analisis data menggunakan analisis univariat, bivariat dan multivariat dengan uji regresi logistik.Hasil : Seluruh variabel independen mempengaruhi bendungan ASI dengan nilai p-value < 0,05. Hasil uji regresi logistik yang paling mempengaruhi kejadian bendungan ASI adalah frekuensi menyusui dengan nilai sig. p = 0,000<0,25 dan nilai B (logaritma natural) terbesar yaitu 3,740.Kesimpulan : Faktor frekuensi menyusui, kondisi puting, perlekatan menyusui, posisi menyusui dan perawatan payudara memengaruhi kejadian bendungan ASI di wilayah kerja Puskesmas Rambung Merah Kabupaten Simalungun tahun 2018 dan variabel yang paling mempengaruhi kejadian bendungan ASI adalah frekeunsi menyusui. Diharapkan kepada petugas puskesmas agar lebih peduli dan meningkatkan informasi manajemen laktasi dan perawatan payudara
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.021 | 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".