PENGEMBANGAN ASUHAN PERSALINAN NORMAL (APN) BERBASIS CARING APPROACH TERHADAP UPAYA PENINGKATAN KOMPETENSI BIDAN DI PRAKTIK MANDIRI BIDAN KABUPATEN JEMBER
Bibliographic record
Abstract
Bidan dalam menolong persalinan menggunakan Standart Asuhan Persalinan Normal atau APN sehingga pertolongan persalinan benar dan aman, akan tetapi faktanya Angka Kematian Ibu dan bayi masih tinggi. Caring adalah bentuk asuhan yang diberikan oleh bidan kepada klien yang didasari dengan rasa peduli, ikhlas, lembut dan penuh kasih sayang serta menggangap bahwa klien merupakan keluarga kita sendiri. Perilaku caring sangat diperlukan karena caring merupakan inti dari kinerja bidan untuk memenuhi kesejahteraan klien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan APN dengan mengintegrasikan unsur caring. Jenis penelitian yang digunakan adalah Research and Development dengan tujuan mengembangkan APN berbasis Caring Approach dalam rangka meningkatkan kompetensi bidan. Desain penelitian ini adalah quasi eksperimen. Pengambilan sampel menggunakan purposive sampling sebesar 45 responden bidan yang memiliki PMB di wilayah Kabupaten Jember. Instrumen menggunakan kuesioner. Analisis data menggunakan uji Wilcoxon Signed Rank Test dengan signifikansi p sama dengan 0,05. Dari hasil penelitian ini hampir seluruh standart perlu diintegrasikan caring, dengan mengintegrasikan caring pada langkah Asuhan Persalinan Normal dalam meningkatkan kompetensi bidan ini dapat mengurangi kejadian kematiian pada ibu dan bayi sehingga kesejahteraan dan kepuasan klien terpenuhi
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.035 | 0.008 |
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".