MENGULAS PENYEBAB BANJIR DI WILAYAH DKI JAKARTA DARI SUDUT PANDANG GEOLOGI, GEOMORFOLOGI DAN MORFOMETRI SUNGAI
Notice bibliographique
Résumé
IntisariBanjir sudah tidak dapat dipisahkan dari kehidupan masyarakat yang tinggal di wilayah DKI Jakarta dan sekitarnya. Setiap kali musim hujan tiba, Kota Jakarta seolah tidak pernah terlepas dari pemberitaan seputar kejadian banjir yang melanda wilayahnya. Tulisan ini mengulas faktor-faktor penyebab banjir di wilayah DKI Jakarta, terutama dari sudut pandang geologi, geomorfologi dan morfometri sungai yang mengalir dan melintasi wilayah DKI Jakarta. Penulis mengumpulkan bahan pustaka dari berbagai sumber untuk memberikan ulasan dan sebuah kesimpulan bahwa secara kodrat, Jakarta memang merupakan daerah banjir sehingga bagaimana pun, kejadian banjir akan sangat sulit untuk dihilangkan dari wilayah DKI Jakarta. AbstractFlood cannot be separated from the life of the people around DKI Jakarta. Everytime rainy season comes, Jakarta was never be apart from the news about flood incidence hit this region. This paper reviews some factors causing the floods especially from geological, geomorphological, and morphometrical point of view of the rivers flow across DKI Jakarta. The author gathered materials from various sources to give an analysis and conclusion that Jakarta, by nature, is flooded area so flood event will be very difficult to be removed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,007 |
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 ».