PEMETAAN PARTISIPATIF ANCAMAN, STRATEGI COPING DAN KESIAPSIAGAAN MASYARAKAT DALAM UPAYA PENGURANGAN RESIKO BENCANA BERBASIS MASYARAKAT DI KECAMATAN SALAM KABUPATEN MAGELANG
Notice bibliographique
Résumé
Pasca erupsi Gunungapi Merapi tanggal 26 Oktober 2010, bahaya lahar merupakan ancaman bencana di wilayah Kabupaten Magelang. Kecamatan Salam merupakan daerah rawan bahaya lahar dengan keberadaan empat sungai yang berhulu di Gunungapi Merapi, yaitu Kali Krasak, Kali Batang, Kali Putih dan Kali Blongkeng. Diantara keempat sungai tersebut, Kali Putih merupakan salah satu sungai dengan tingkat kerawanan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik ancaman, mengidentifikasi strategi koping dan kesiapsiagaan masyarakat dalam mengurangi risiko bencana. Penelitian ini bersifat deskriptif dengan pendekatan kualitatif dan menggunakan metode Participatory Geographic Information System (P-GIS) melalui pemetaan partisipatif dalam kegiatan FGD. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengetahuan dan pengalaman masyarakat dalam menghadapi bencana lahar membentuk pemahaman yang baik untuk meningkatkan kapasitas berupa kesiapsiagaan masyarakat menghadapi ancaman banjir lahar pascaerupsi Merapi 2010. Melalui kegiatan pemetaan partisipatif ancaman dalam pengurangan risiko bencana berbasis masyarakat dapat teridentifikasi daerah rawan lahar, kerentanan, kesiapsiagaan serta teridentifikasinya potensi dan sumber daya yang tersedia yang dapat digunakan masyarakat dalam pengelolaan risiko bencana. Kata kunci : Pemetaan partisipatif, PRB berbasis masyarakat, strategi koping dan kesiapsiagaan
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».