BBLR DAN STATUS GIZI IBU SELAMA KEHAMILAN DENGAN KEJADIAN STUNTING PADA BALITA USIA 12-60 BULAN
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
RINGKASAN - Menurut world health organization tahun 2017 Di wilayah afrika Jumlah anak Stunting telah meningkat di tahun 2021 berdasarkan Data SSGI, maka akan tetap perlu dilakukan evaluasi apabila angka stunted (pendek menurut usia) diikutkan dengan angka wasted (kurus menurut tinggi badan) sesuai standar dari WHO, Bali adalah satu-satunya provinsi dengan angka stunted yang rendah rendah (<= 20 persen) yakni 10.9 persen dan wasted rendah (<= 5 persen) yakni 3 persen. Provinsi yang di kategorikan kronik dengan angka stunted rendah dan wasted tinggi, terdapat 5 provinsi yaitu Bangka Belitung, Lampung, Kepulauan Riau, Yogyakarta, dan DKI Jakarta. Lalu , angka stunted tinggi dan wasted rendah ( kategori akut ) adalah Bengkulu. Tujuan Peneitian Ini Untuk mengetahui Hubungan BBLR Dan Faktor Gizi Ibu Selama Kehamilan Dengan Kejadian Stunting Pada Balita Usia 12-60 Bulan Di Puskesmas Kota Batam Tahun 2022 Teknik sampling yang digunakan simple random sampling, instrumen penelitian ini menggunakan kuesioner dan uji statistik Chi Square. Hasil Penelitian Ini , Ada hubungan BBLR dengan Kejadian stunting pada balita Puskesmas Kota Batam , dengan nilai ρ value 0,05 dan Ada hubungan status gizi Ibu saat hamil dengan kejadian stunting di wilayah Kerja Puskesmas Kota Batam dengan nilai ρ value 0,05, Berdasarkan hasil penelitian diharapkan bagi Puskesmas agar dapat memaksimalkan program edukasikan kepada ibu hamil agar dapat mencegah terjadinya BBLR dan stunting sehingga semua anggota keluarga memiliki status gizi yang baik.Kata Kunci : Berat Badan Lahir Rendah, Balita, Stunting, Gizi Ibu Hamil.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.005 |
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 it