Pendidikan Kesehatan Tentang Tahapan Tumbuh Kembang Untuk Deteksi Dini Stunting Balita
Bibliographic record
Abstract
Sepuluh tahun terakhir terjadi lonjakan kasus gizi kurang di beberapa negara, sehingga secara signifikan menurunkan kejadian anak stunting menjadi sebuah program global. Fokus utama perhatian stunting adalah pada aspek pemenuhan nutrisi, namun edukasi orang tua tentang bagaimana identifikasi tumbuh kembang sebagai langkah inisiasi pencegahan stunting Tujuan kegiatan ini adalah memberikan pengetahuan dan ketrampilan kepada orang tua tentang bagaimana melakukan pemantauan tumbuh kembang balita dalam rangka identifikasi kejadian stunting. Kegiatan ini dilaksanakan di Dusun Kepek, Desa Timbulharjo, Kecamatan Sewon, Kabupaten Bantul pada hari sabtu tanggal 23 November 2019 pada jam 10.00-12.00 WIB. Sasaran kegiatan adalah ibu-ibu balita berjumlah 35 orang. Metode pelaksanaan pengabdian ini dilakukan melalui dua tahap masing-masing berdurasi 100 menit, yaitu pengukuran tinggi dan berat badan, kedua, ceramah dan diskusi tentang identifikasi stunting pada balita. Tim PKM terdiri dari Dosen, tenaga kependidikan, dan mahasiswa. Instrumen evaluasi berupa kuisioner pertanyaan tertutup sejumlah 10 butir. Hasil kegiatan tahap satu ditemukan 30 balita (85.71%) dalam kategori pertumbuhan normal dan lima balita (14.29%) dalam kategori di bawah standar. Peningkatan pengetahuan tentang identifikasi stunting sebesar 62.20 (dari rerata skor 33 menjadi 95.80). Kegiatan ini sangat membantu ibu-ibu balita memahami bagaimana cara identifikasi stunting dan resiko yang dialami jika tahapan tumbuh kembang anak tidak sesuai dengan standar normal.
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 | 0.001 | 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) | 0.091 | 0.024 |
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".