LAYANAN EDUKASI BUGAR IBU DAN BAYI DENGAN ASI EKSKLUSIF DAN MP-ASI TEPAT (LEBAT)
Bibliographic record
Abstract
Rendahnya keberhasilan ASI eksklusif di Indonesia dipengaruhi beberapa faktor baik internal maupun eksternal. Dukungan menyusui yang diberikan oleh tenaga kesehatan dan orang di sekitar ibu baik saat hamil maupun setelah melahirkan sangat membantu ibu untuk menyusui anaknya sesegera dan selama mungkin. Kader kesehatan adalah pihak dari masyarakat desa yang merupakan lini terdepan dalam membantu masyarakat di desa mengatasi permasalahan kesehatan termasuk membantu keberhasilan ibu menyusui memberikan ASI eksklusif. Tujuan kegiatan pengabdian msyarakat ini adalah meningkatkan pengetahuan dan ketrampilan kader tentang manajemen laktasi dan MP-ASI dengan harapan dapat meningkatkan keberhasilan menyusui dan meningkatkan cakupan ASI eksklusif khususnya di wilayah kerja Puskesmas Kedungwuni II kabupaten Pekalongan. Kegiatan ini dilaksanakan di 8 desa dengan sasaran kader kesehatan sejumlah 121 orang. Metode yang digunakan adalah ceramah tanya jawab mengenai mitos seputar menyusui dan ASI Eksklusif dan demonstrasi/ simulasi teknik menyusui yang benar dan pemberian MP-ASI. Hasil kegiatan ini menunjukkan adanya peningkatan pemahaman kader mengenai laktasi dan MP-ASI dari rata-rata skor pada pretes 75,13 menjadi 86,58 pada post tes. Setelah selesainya kegiatan ini diharapkan kader ASI senantiasa aktif untuk mendukung program pemerintah khususnya dalam mendukung keberhasilan ASI eksklusif dengan bekerja sama dengan bidan desa.Kata kunci: Edukasi, ASI Eksklusif, MP-ASI
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 | 0.000 | 0.000 |
| 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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.004 |
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".