IMPLEMENTASI PROGRAM PROMKESGILUT BERBASIS POSBINDU DI DUSUN TALKONDO
Bibliographic record
Abstract
Kesehatan gigi dan mulut merupakan bagian dari kesehatan tubuh yang tidak dapat dipisahkan satu dengan yang lainnya sebab kesehatan gigi dan mulut akan mempengaruhi kesehatan tubuh keseluruhan. Menurut data Riskesdas 2018 sebanyak 57,6% penduduk Indonesia bermasalah gigi dan mulut selama 12 bulan terakhir, tetapi hanya 10,2% yang mendapat perawatan oleh tenaga medis gigi. Hal tersebut dapat terjadi karena masih rendah-nya motivasi masyarakat dalam menjaga kesehatan gigi dengan perawatan dan pemeriksaan rutin ke tenaga kesehatan. Masyarakat cenderung akan datang, jika sudah dalam kondisi sakit. Rendahnya motivasi tersebut dipengaruhi oleh kurangnya pengetahuan masyarakat terkait dengan masalah kesehatan gigi dan mulut. Berdasarkan telah terbentuknya kader promosi kesehatan gigi dan mulut di wilayah Kecamatan Srandakan yang bekerja sama dengan Posbindu Bisma Remaja Masjid Islahul Umam Dusun Talkondo, pada tahun ini pada pelaksanaan tahun kedua diwilayah tersebut melakukan kegiatan dengan program implementasi pengukuran kesehatan gigi anggota binaan Posbindu Bisma. Selama kegiatan berlangsung, dilakukan pengambilan nilai pra perlakuan dan pasca perlakuan untuk mengetahui tingkat kesehataan gigi anggota binaan. setelah dilakukan analisa statistic, hasil nilai Asymp. Sig. (2- tailed) sebesar 0.001. Dari nilai Asymp. Sig yang diperoleh, dapat diartikan bahwa terdapat perbedaan nilai kesehatan gigi antara pra perlakuan dengan pasca perlakuan (sig. <0.05). Hasil tersebut dapat menunjukkan informasi, bahwasannya perlakuan yang diberikan kepada anggota binaan memiliki pengaruh.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.107 | 0.039 |
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".