KAWAL GIZI : PENGELOLAAN BANTUAN PANGAN PEMERINTAH BERBASIS SIG DI LOKUS STUNTING KABUPATEN TASIKMALAYA
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
Percepatan penurunan Stunting memerlukan strategi dan metode baru yang lebih kolaboratif dan berkesinambungan mulai dari hulu hingga hilir. Salah satu pembaruan strategi percepatan penurunan Stunting adalah pendekatan keluarga melalui pendampingan keluarga berisiko Stunting untuk mencapai target sasaran, yakni calon pengantin (catin)/ calon pasangan usia subur (PUS), ibu hamil dan ibu menyusui sampai dengan pasca salin, dan anak usia 0-59 bulan. Tim pendamping keluarga akan berperan sebagai ujung tombak percepatan penurunan Stunting. Dalam mendukung kinerja TPK diperlukan sistem informasi yang mendukung pelaporan kinerjanya berupa pengembangan IMAH GIZI yang berbasis Sistem informasi Geografis (SIG) yang dapat memetakan keluarga risiko stunting serta dapat membantu mengelola bantuan pangan pemerintah sehingga tepat sasaran. Kegiatan ini dilaksanakan secara bertahap dalam bentuk peningkatan kapasitas TPK dalam mengelola dan mengolah bantuan pangan pemerintah serta pelaporan kinerja TPK dalam aplikasi tersebut. Hasil menunjukan melalui laporan di aplikasi kawal gizi berbasis SIG di Desa Cikunir terdapat 1 calon pengantin, 12 ibu hamil risiko dan 24 baduta risiko stunting. Melalui data aplikasi berbasis SIG jumlah kelompok risiko stunting yang mendapatkan bantuan social pemerintah adalah 50% ibu hamil risiko dan 37,5% baduta risiko stunting. Pemberian bantuan pangan ini telah memberikan pengaruh terhadap perubahan status gizi keluarga risiko stunting.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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