Kegiatan Screening Menggunakan Aplikasi dan Pemberian Vaksinasi Sinovac Pada ASN di DIY untuk Pencegahan Covid-19
Bibliographic record
Abstract
Hingga kini pandemic virus Corona belum juga berakhir. Guna menekan kasus yang terus bertambah, pemberian vaksin COVID-19 mulai dilakukan. Pemerintah pun menganjurkan agar semua orang mendapatkannya. Saat ini, vaksin COVID-19 tengah didistribusikan ke seluruh masyarakat Indonesia. Pemberian vaksin ini merupakan solusi yang dianggap paling tepat untuk mengurangi jumlah kasus infeksi virus SARS-CoV-2 penyebab penyakit COVID-19. Tujuan yang ingin dicapai dengan pemberian vaksin COVID-19 adalah menurunnya angka kesakitan dan angka kematian akibat virus ini. Meskipun tidak 100% bisa melindungi seseorang dari infeksi virus Corona, vaksin ini dapat memperkecil kemungkinan terjadinya gejala yang berat dan komplikasi akibat COVID-19. Selain itu, vaksinasi COVID-19 bertujuan untuk mendorong terbentuknya herd immunity atau kekebalan kelompok. Hal ini penting karena ada sebagian orang yang tidak bisa divaksin karena alasan tertentu., misalnya diabetes atau hipertensi yang tidak terkontrol. Kegiatan PPM ini dilaksanakan pada hari pada hari Rabu, 17 Maret 2021 di Joga Expo Centre (JEC). Peserta dalam kegiatan ini adalah seluruh ASN yang berada di Wilayah Kota Yogyakarta. Kegiatan ini berjalan dengan baik dan berhasil. Hal ini di tunjukkan dengan sikap antusia semua peserta dalam melakukan vaksinasi berjalan dengan lancar
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 | 0.001 | 0.001 |
| 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 | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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 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".