MétaCan
Menu
Back to cohort

PENINGKATAN KUALITAS PELAYANAN UNIT PELAKSANA TEKNIS PERLINDUNGAN DAN PELAYANAN SOSIAL ASUHAN ANAK SUMENEP

2025· article· id· W4409692523 on OpenAlexaff
Asril Figo Syafatullah, Rillia Aisyah Haris

Bibliographic record

VenueProsiding Seminar Nasional Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik · 2025
Typearticle
Languageid
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Quality and Satisfaction
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Anak adalah aset berharga bagi negara, namun tidak semua anak memiliki orang tua dan memiliki rumah untuk pulang. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui Kualitas Layanan Unit Pelaksana Teknis Perlindungan & Pelayanan Sosial Asuhan Anak Sumenep. Penelitian ini menggunakan metode Deskriptif Kualitatif dengan fokus penelitian mengenai peningkatan kualitas pelayanan anak asuh di UPT. Pelayanan Sosial Asuhan Anak Kabupaten Sumenep. Sumber data dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Instrumen penelitian ini meliputi Pedoman wawancara dan Perekam suara. Subyek dalam penelitian ini adalah Kepala UPT Perlindungan Dan Pelayanan Sosial Asuhan Anak Kabupaten Sumenep sebagai informan Kunci dan Alumni Anak Asuh di UPT Perlindungan Dan Pelayanan Sosial Asuhan Anak Kabupaten Sumenep sebagai Informan Utama. Hasil dari penelitian ini diantaranya yaitu sarana prasarana pada objek tersebut memadai seperti ruang inap, ruang belajar, mushollah, kantor, dll. Pelayanan yang diberikan pada penelitian ini sesuai dengan Standart Operasional Prosedur (SOP) yang ditetapkan. Jaminan yang diberikan telah memadai seperti Pendidikan,tempat tinggal, kesehatan, kebutuhan pangan dan jaminan lainnya. Kedekatan dan komunikasi yang terjalin dilakukan sangat baik antara petugas dengan para anak asuh. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu UPT Perlindungan Dan Pelayanan Sosial Asuhan Anak secara keseluruhan pada masing-masing dimensi telah menunjukkan bahwa dari beberapa dimensi kualitaslayanan yang telah dipaparkan sudah cukup berkualitas, karena hanya satu dimensi tangibles yang kurang memadai dari beberapa dimensi tersebut.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.155
Threshold uncertainty score0.518

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0090.005
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.1550.056

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.

Opus teacher head0.076
GPT teacher head0.429
Teacher spread0.353 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueProsiding Seminar Nasional Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu PolitikSame topicHealthcare Quality and SatisfactionFrench-language works237,207