IMPLEMENTASI PROGRAM KAMPUNG KELUARGA BERENCANA DALAM UPAYA PENINGKATAN EFEKTIVITAS PROGRAM KELUARGA BERENCANA (Studi Pada Kampung KB RW 12 Sidotopo, Kelurahan Sidotopo, Kecamatan Semampir, Surabaya)
Bibliographic record
Abstract
Evaluasi adalah hal positif yang dilakukan semua pihak untuk \nmemperbaiki program yang masih berjalan maupun program yang sudah selesai, \ndalam hal ini program Kampung Keluarga Berencana adalah program yang harus \ndilakukan evaluasi. Kampung Keluarga Berencana adalah program baru yang \ndibuat berlandaskan NAWACITA Presiden Joko Widodo. Lancar tidaknya \nprogram Kampung Keluarga Berencana ini dilihat dari Indikator keberhasilan \nprogram yang sudah dibuat. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk \nmengetahui evaluasi program tersebut dapat dilihat dengan menggunakan 5 butir \npiagam Ottawa Charter. \nPenelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode studi \nkasus yang didukung dengan pengambilan data menggunakan wawancara \nmendalam dan diperkuat dengan melakukan focus group discussion. Metode studi \nkasus digunakan untuk menyelidiki dan memahami sebuah kejadian atau masalah \nyang telah terjadi dengan mengumpulkan informasi yang kemudian diolah untuk \nmendapatkan solusi. Pada penelitian ini informan dalam pelaksanaan Indepht \nInterview adalah pihak DP5A, Lurah Sidotopo, Puskesmas Sidotopo, Pengurus \nKampung KB RW 12 sedangkan masyarakat dilakukan FGD
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.047 | 0.006 |
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".