Determinan Partisipasi Masyarakat terhadap Program Posbindu PTM: Evaluasi Program di Wilayah Kerja Puskesmas
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
Tujuan kegiatan adalah mengetahui evaluasi terhadap program posbindu PTM di wilayah kerja puskesmas Datuk Bandar Kota Tanjungbalai. Evaluasi intervensi ini menggunakan metode kuantitatif, yaitu untuk menambahkan pengetahuan menggunakan data angka untuk menemukan keterangan data. Populasi penelitian ini 104 orang dan sampel 104 responden yaitu lansia, orang dewasa dan remaja berusia 15 hingga 59 tahun. Metode pengumpulan data yaitu menggunakan data primer dan sekunder. Teknik pengambilan sampel menggunakan Probability sampling, yaitu teknik yang memberikan peluang yang sama bagi setiap anggota populasi dan menggunakan analisis Uji Chi Square. Hasil intervensi ini adalah pengetahuan, sikap, dukungan keluarga, dukungan kader, dukungan tenaga kesehatan terdapat pengaruh yang signifikan karena memiliki nilai p-value < 0,05. Pengetahuan memiliki nilai (p-value 0,000), sikap (p-value 0,001), dukungan kader (p-value 0,009), dukungan keluarga (p-value 0,000), dan dukungan tenaga kesehatan (p-value 0,030). Disimpulkan pengetahuan, sikap, dukungan kader, dukungan keluarga, dan dukungan tenaga kesehatan ada pengaruh yang signifikan dengan determinan partisipasi masyarakat terhadap program Posbindu PTM di Wilayah Kerja Puskesmas Datuk Bandar Kota Tanjungbalai.Kata kunci: Determinan; evaluasi; partisipasi; program Posbindu PTM.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| 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 | 0.003 |
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