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Enregistrement W2786283824 · doi:10.21776/ub.pengairan.2017.008.02.9

ANALISA POTENSI SEDIMEN DEBRIS DI DAS KONTO PASCA ERUPSI GUNUNG KELUD 2014

2017· article· id· W2786283824 sur OpenAlexaff
Nita Rahayu, Very Dermawan, Dian Sisinggih

Notice bibliographique

RevueJurnal Teknik Pengairan · 2017
Typearticle
Langueid
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kali Konto merupakan salah satu anak sungai yang berhulu di lereng Gunung Kelud yang terkena dampak banjir lahar dingin akibat erupsi Gunung Kelud yang terjadi pada 13 Pebruari 2014. Banjir lahar dingin merupakan bencana sedimen dan tipe aliran debris yang mempunyai daya rusak yang cukup besar sehingga diperlukan upaya konservasi salah satunya dengan menerapkan bangunan pengendali sedimen (sabodam). Penelitian potensi sedimen debris dilakukan pada tiga titik outlet dari checkdam Siman sampai checkdam Damarwulan. Ruang lingkup kajian penelitian ini yaitu menganalisa besarnya potensi sedimen, menganalisa kemampuan daya tampung bangunan sabodam eksisting serta melakukan simulasi tata letak terhadap beberapa alternatif bangunan sabodam yang baru. Besarnya volume sedimen total (sedimen yield) di DAS Konto diperoleh dari analisa volume sedimen debris sekali banjir pada kala ulang 100 tahun, sedimentasi material bedload sungai, serta dari hasil pendugaan erosi lahan yang diestimasi menggunakan metode USLE dengan analisa spasial. Estimasi terhadap hasil produksi sedimen dibandingkan dengan kejadian banjir debris yang terjadi sebelumnya. Dari hasil analisa diperoleh volume sedimen yaitu titik outlet Siman sebesar 997.737,13 m3, titik outlet Lemurung sebesar 1.052.645,33 m3 dan titik outlet Damarwulan sebesar 1.255.616,35 m3. Sedangkan kemampuan bangunan sabodam eksisting secara sekeluruhan saat ini hanya mampu menampung dan mereduksi sedimen sebesar 306.090,79 m3 sehingga diperlukan bangunan sabodam baru untuk mengelola sisa potensi sedimen yang ada. Rekomendasi bangunan sabodam (BPS) baru yang terpilih dari hasil simulasi adalah Lokasi bangunan sabodam (BPS) alternatif 3 dengan volume daya tampung yaitu 231.070,60 m3.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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