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Enregistrement W2259062574 · doi:10.5539/res.v8n1p157

Evaluation of the Reduction of Tsunami Damages Based on Local Wisdom Contermeasures in Indonesia

2016· article· en· W2259062574 sur OpenAlexvenueno aff
Fadly Usman, Agus Dwi Wicaksono, Eko Adhi Setiawan

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirektorat Jenderal Pendidikan TinggiUniversitas Brawijaya
Mots-clésDamagesCountermeasureReduction (mathematics)HazardCivil engineeringGeologyEnvironmental scienceGeographySocioeconomicsBusinessGeotechnical engineeringEngineeringMathematicsLawPolitical scienceEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Local wisdoms such as a traditional ethics, land-use system and others had sometimes mitigated tsunami damages in Indonesia. The effective use of those local wisdoms is strongly desired especially in developing countries, because it is quite difficult for those countries to allocate enough budgets for constructing hard type of countermeasures against tsunami. Among local wisdoms against tsunami hazard, this study evaluates the efficiency of a hollow topography which can be seen on the beach along Lampon village in Indonesia. Artificial hollows are arrayed on the beach as one of the local wisdoms in Lampon village to reduce the intensity of inundated tsunami flow. The numerical simulation of tsunami inundation is conducted to evaluate the efficiency of this hollow topography. Furthermore, this study evaluates the efficiency of some contrivances, such a combination of vegetation area and a multiple-use of hollow and embankment topography, in order to enhance the performance of countermeasure based on the local wisdom.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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