KEBIJAKAN INTERVENSI PENANGANAN STUNTING TERINTEGRASI
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Tujuan studi ini mengevaluasi kebijakan intervensi stunting di Provinsi Riau tahun2018 dan 2019. Objek kajian adalah Pemerintah Kabupaten Rokan Hulu, Kabupaten Kampar danPemerintah Provinsi Riau, terutama Badan Perencanaan Pembangunan Daerah dan DinasKesehatan. Observasi lapangan dan wawancara di dua desa di Kabupaten Rokan Hulu dan satudesa di Kabupaten Kampar yang masuk dalam lokus stunting menurut Riskesdas. Metode yangdigunakan berupa mixed method dengan analisis minimum yaitu analisis kuantitatif-deskriptifyang didukung analisis kualitatif yang diperoleh dari wawancara mendalam, observasi lapangandan FGD. Pemerintah secara terstruktur mulai dari pemerintah pusat dan daerah telah melakukanberbagai upaya intervensi terhadap stunting. Pemerintah Daerah belum memasukkan stuntingsebagai indikator capaian kinerja kesehatan. Dinas Kesehatan telah mengerjakan beberapa programdan kegiatan yang berkaitan dengan intervensi stunting. Target pencapaian kinerja dinas kesehatantelah dimuat dalam perjanjian kinerja dan dilaporkan dalam Laporan Kinerja Instansi Pemerintah(LKjIP) Pemerintah Kabupaten Kampar. Pemerintah pusat telah menganggarkan dana transferkhusus melalui Dana Alokasi Khusus (DAK) 2018 dan DAK 2019. Pemerintah Provinsi Riau barumengakomodir penanganan stunting dalam dokumen perencanaan revisi RPJMD Tahun 2014-2019. Intervensi stunting Provinsi Riau telah dilakukan baik melalui strategi intervensi spesifikmaupun sensitif. Koordinasi di level Provinsi belum ditemukan adanya koordinasi lintas sektorsehingga program dan kegiatan yang ada berjalan masing-masing dengan sasaran yang berbeda.Kata kunci: kebijakan, intervensi stunting, capaian kinerja, dan perjanjian kinerja.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.002 |
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 it