KETERLIBATAN MAHASISWA KEDOKTERAN UNIVERSITAS SEBELAS MARET DALAM UPAYA MITIGASI WABAH COVID-19 DI KOMUNITAS
Bibliographic record
Abstract
Wabah COVID-19 merupakan bencana nonalam yang terjadi secara global sejak awal tahun 2020. Laju penularan yang cepat dan kemungkinan komplikasi yang fatal menyebabkan tingginya angka kematian akibat COVID-19. Sejak penemuan kasus pertama COVID-19, berbagai upaya penanganan dan penanggulangan COVID-19 terus dilakukan. Keberhasilan pengembangan vaksin COVID-19 memberikan harapan baru dalam eradikasi COVID-19, namun disisi lain dapat mengganggu stabilitas dalam masyarakat dikarenakan kebijakan yang terus berganti demi tercapainya target cakupan vaksin dalam waktu singkat, kurangnya pengetahuan masyarakat terhadap kebijakan yang berlaku, serta rentannya terjadi misinformasi di kalangan masyarakat. Oleh karena itu, diperlukan sumber daya manusia tambahan untuk dapat memaksimalkan pelayanan kesehatan dalam penanganan dan penanggulangan COVID-19. Mahasiswa kedokteran memiliki kedudukan yang strategis untuk dilibatkan dalam upaya mitigasi wabah COVID-19. Hal ini dikarenakan mahasiswa kedokteran telah mendalami ilmu-ilmu kedokteran dasar dan berstatus sebagai bagian dari komunitas itu sendiri. Institusi pendidikan kedokteran, salah satunya Fakultas Kedokteran Universitas Sebelas Maret mewadahi mahasiswanya untuk berperan dalam komunitas sesuai dengan kompetensi yang dimiliki melalui penyelenggaraan KKN Tematik yang bertepatan dengan pelaksanaan program Serbuan Vaksinasi COVID-19 Universitas Sebelas Maret.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.084 | 0.017 |
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".