IDENTIFIKASI POTENSI DAN MANAJEMEN PENCEGAHAN BENCANA INDUSTRI DI KOTA CILEGON PROVINSI BANTEN
Notice bibliographique
Résumé
Industrialisasi memiliki potensi yang besar dalam penerimaan PAD dan penyerapan tenaga kerja. Namun disatu sisi industri menyimpan potensi bencana, yang dapat mengancam keselamatan dan kesehatan masyarakat dan kerusakan lingkungan atau ekosistem. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi bencana yang ditimbulkan oleh industri di Kota Cilegon dan menganalisis dan mendeskripsikan pelaksanaan manajemen pencegahan bencana industri di Kota Cilegon. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif . Data diperoleh dari hasil wawancara dan dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa potensi bencana industri berbeda-beda berdasarkan bidang usaha industri. Industri terbesar di Kota Cilegon adalah industri kimia (36%), sehingga potensi bencana industri terbesar adalah berasal dari industri kimia. Potensi bencana industri kimia dapat disebabkan oleh kegagalan industri seperti kebocoran zat kimia, infra struktur industri, meledaknya tabung reaktor, kebocoran gas, kebakaran, keracunan, radiasi, dan epidemi. Selain itu bencana industri disebabkan oleh bencana alam, seperti tsunami, gempa bumi, gunung meletus. Manajemen bencana untuk mencegah bencana industri di Kota Cilegon dilakukan secara terpadu oleh Dinas Lingkungan Hidup, Badan Penanggulangan Bencana Daerah dan pihak perusahaan pemilik industri. Manajemen bencana di Kota Cilegon meliputi mitigasi bencana, kesiapsiagaan, respon/daya tanggap dan pemulihan/recovery. Kata Kunci : Bencana , Industri, Manajemen
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».