UPAYA PENCEGAHAN STUNTING SEJAK PRA KONSEPSI MELALUI MODUL NKR_CATEN DAN KONSELING
Bibliographic record
Abstract
Prevalensi balita stunting di Kalimantan Selatan tahun 2018 sebesar 31%, balita kurus dan sangat kurus sebesar 10,2%. Di Kabupaten Banjar jumlah kecamatan yang bebas rawan gizi hanya 31,5%. Faktor yang mempengaruhi masalah gizi pada bayi maupun balita meliputi kondisi fisik, umur dan pengetahuan ibu. Status gizi dan asupan nutrisi yang baik pada pra-kehamilan ikut menentukan dan dapat diantisipasi sejak dini. Calon penganten (Caten ) merupakan sasaran yang tepat dalam pencegahan permasalahan gizi. Tujuan kegiatan ini adalah untuk meningkatkan pengetahuan pasangan caten tentang kesehatan reproduksi, nutrisi, dan tumbuh kembang bayi. Metode kegiatan: 1) pembuatan modul NKR_CATEN; 2) pencetakan modul; 3) membagikan modul sekaligus pemberian konseling kepada calon penganten; dan 4) Evaluasi kegiatan. Mitra kegiatan yaitu Kantor Urusan Agama (KUA) Kecamatan Martapura Barat. Hasil kegiatan didapatkan usia calon penganten yang terlibat kegiatan ini rata-rata di atas 20 tahun dan pendidikan setingkat SMA dan PT sebanyak 50%. Hal ini menjadi modal yang baik bagi caten untuk memberikan pengasuhan bagi anak-anaknya. Setelah pemberian modul NKR_CATEN dan konseling pada calon penganten terlihat peningkatan pengetahuan calon penganten pada saat posttest. Nilai rerata yang diperoleh lebih tinggi dibanding pretest. Kesimpulan: pemberian modul NKR-CATEN dapat meningkatkan pengetahuan calon penganten mengenai nutrisi dan kesehatan reproduksi. Diharapkan modul NKR-CATEN dapat diterapkan di tempat lain.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| 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) | 0.013 | 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 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".