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Enregistrement W2581915959 · doi:10.23917/forgeo.v28i1.433

Behavior and Preparedness to Fire Hazard in High Density Settlements in Bandung

2016· article· en· W2581915959 sur OpenAlexaff
Saut Sagala, Ramanditya Wimbardana, Ferdinand Patrick Pratama

Notice bibliographique

RevueForum Geografi · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman settlementPreparednessFire hazardHazardSettlement (finance)GeographyDisaster preparednessEnvironmental planningEmergency managementEnvironmental resource managementEnvironmental protectionEnvironmental scienceBusinessArchaeologyEcologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fire is one of the hazards that may affect urban areas with high density settlements. Thus, research on fire mitigation is important to be conducted. This paper examines the behavior and preparedness of occupants in high density settlements towards fire risks in urban area. The case study is located at Kelurahan Sukahaji, Kecamatan Babakan Ciparay, Bandung that has very high density settlement as well as prone to fire hazards. This study assess 232 respondents in the study areas on information related to demography, understanding about fire, behavior and preparedness. The respondents understanding on the types of fire sources are still low. Similarly, the behavior related to the activites using fire are still dangerous because some activities are conducted with other activities which make people less aware of the fire hazards. Nevertheless, their knowledge on how to extinguish fires are quite good. This paper recommends more trainings on knowledge of fire source and behavior to be conducted to occupants living in high density settlements in order to reduce fire disaster risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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