TANTANGAN DAN DAMPAK PUTUS PAKAI KONTRASEPSI TERHADAP PENCAPAIAN TARGET KELUARGA BERENCANA DI INDONESIA
Bibliographic record
Abstract
Keluarga Berencana (KB) telah menjadi bagian penting dari kebijakan pembangunan di Indonesia. Meskipun ada peningkatan akses dan kesadaran tentang kontrasepsi, tantangan seperti putus pakai kontrasepsi tetap signifikan. Ini merujuk pada penghentian penggunaan kontrasepsi, dapat disebabkan oleh berbagai alasan seperti keinginan untuk memiliki anak atau perubahan keadaan hidup. Tantangan ini kompleks, meliputi kurangnya informasi, perubahan preferensi, dan stigma budaya. Dampaknya sangat luas, termasuk risiko kehamilan tidak diinginkan, kematian ibu dan bayi, serta peningkatan stres psikologis dan beban ekonomi keluarga. Solusi membutuhkan upaya lintas sektoral. Peningkatan akses informasi dan layanan kesehatan reproduksi adalah kunci. Kampanye agresif melalui berbagai media dan kegiatan langsung di komunitas, serta peran petugas KB dan kader KB dalam pendampingan peserta KB, penting untuk meningkatkan pemahaman dan ketersediaan kontrasepsi. Pemerintah juga harus memastikan akses yang lebih baik ke layanan keluarga berencana dan memperkuat pelayanan kesehatan reproduksi. Dengan pendekatan terkoordinasi, pendidikan kesehatan reproduksi yang komprehensif, dan penguatan sistem layanan kesehatan, tantangan putus pakai kontrasepsi dapat diatasi. Ini merupakan langkah penting menuju pembangunan berkelanjutan di bidang kesehatan reproduksi dan keluarga berencana di Indonesia.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.008 |
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".