Determinan Skor Pola Pangan Harapan di Indonesia Tahun 2022
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 kedua Sustainable Development Goals (SDGs) salah satunya mencakup perbaikan nutrisi untuk mengatasi kasus kelaparan yang banyak terjadi di dunia. Pemenuhan kebutuhan nutrisi dapat diperoleh dengan melakukan diversifikasi terhadap pangan. Di Indonesia, keragaman pangan digambarkan dengan skor Pola Pangan Harapan (PPH). Pada tahun 2022, skor PPH mengalami lonjakan yang substansial dibandingkan tahun sebelumnya yaitu sebesar 5,7 poin. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi Skor PPH dan kondisi keragaman pangan. Metode yang digunakan adalah analisis klaster dengan algoritma Bicluster CC dan regresi linear berganda. Hasil penelitian menunjukkan terdapat dua pengelompokkan wilayah di Indonesia yang terbagi menjadi wilayah dengan keragaman pangan tinggi di lima provinsi di Pulau Jawa dan wilayah dengan keragaman pangan yang rendah. Analisis yang telah dilakukan juga memperlihatkan adanya efek yang positif dari pengeluaran per kapita dan angka partisipasi sekolah terhadap skor PPH.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.002 |
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