Edukasi Kesehatan Ibu dan Anak secara Komprehensif di Komunitas
Bibliographic record
Abstract
Kesehatan ibu dan anak merupakan indikator sangat penting dalam menilai derajat kesehatan masyarakat. Masa kehamilan, persalinan, dan masa pertumbuhan anak adalah periode krusial yang menentukan kualitas sumber daya manusia di masa depan. Tujuan pengabdian masyarakat ini untuk meningkatkan pemahaman dengan edukasi kesehatan ibu dan anak di komunitas agar tercipta masyarakat yang sehat, cerdas dan produktif. Metode pengabdian masyarakat yang dilakukan berupa penyuluhan. Lokasi pengabdian masyarakat di wilayah Desa Cisalak, Kecamatan Cisarua Kabupaten Sumedang pada tanggal 6 Juni 2024. Persiapan kegiatan pengabdian masyarakat ini yaitu berkoordinasi dengan pihak Pemangku Desa terkait, unsur dosen dan mahasiswa. Hasil pengabdian adalah sebagian besar ibu hamil (90%) semakin paham tentang program persiapan persalinan dan pencegahan komplikasi, mengenal tanda bahaya pada ibu hamil, persalinan oleh tenaga kesehatan, pentingnya kunjungan nifas secara rutin, perencanaan dalam keluarga berencana dan pentingnya memantau tumbuh kembang anak. Simpulan dari kegiatan pengabdian masyarakat ini adalah dengan meningkatnya pengetahuan masyarakat mengenai kesehatan ibu dan anak, maka status atau derajat kesehatan masyarakat akan bergeser menjadi lebih sehat dan produktif, karena upaya preventifnya akan berjalan optimal.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.007 |
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".