DESAKU SEHAT DENGAN PELATIHAN AKUPREUSER PADA IBU BAYI, IBU MENYUSUI DAN KADER KESEHATAN
Bibliographic record
Abstract
Salah satu usaha pemerintah untuk menurunkan angka kematian ibu dan bayi adalah denganmemberikan ASI eksklusif. ASI ekslusif mempunyai manfaat yang besar dalam meningkatkanderajat kesehatan ibu dan bayi. Banyak ibu yang drop out dalam memberikan ASI nya denganalasan produksi ASI menurun atau bayi sudah tidak cukup hanya dengan menyusu. Tujuan daripengabdian pada masyarakat ini adalah meningkatkan pengetahuan dan keterampilan ibumenyusui dan kader kesehatan tentang cara meningkatkan produksi ASI dengan akupresur pijatoksitosin, pijat bayi dan breast care. Metode yang digunakan adalah dengan ceramah, diskusi,demonstrasi dan praktik tentang pijat oksitosin, pijat bayi dan breast care. Sasaran kegiatanadalah ibu yang mempunyai bayi, ibu menyusui dan kader kesehatan sejumlah 30 orang.Pengabdian pada masyarakat dimulai dari tanggal 22 Januari sampai dengan 17 Februari 2018bertempat di Desa Grabagan Kecamatan Tulangan Kabupaten Sidoarjo. Hasil dari pengabdianpada masyarakat adalah ibu bayi, ibu menyusui dan kader kesehatan mempunyai keterampilan danbertambah pengetahuan serta dapat melakukan pijat oksitosin dan breast care untukmemperlancar ASI dan pijat bayi untuk kesehatan. Peserta antusias dan merasa percaya diri lebihuntuk memberikan stimulasi akupresur atau pijat bayi kepada anak-anaknya, dan para kader bisamemberikan ilmu pengetahuannya kepada masyarakat lainnya.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 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".