Ketangguhan Kota Semarang dalam Menghadapi Bencana Banjir Pasang Air Laut (Rob)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<span lang="EN-US">Climate change becomes a big problem for Semarang City. One of the effects of climate change in Semarang City is the tidal flooding (rob). The existing tidal flooding is a consequence of the increase of land surface subsidence and the rise of sea level. It affects many aspects of life and livelihood of the society, including on physical, social, economic, environmental, and health aspects. In 2012, </span>MercyCorps and ARUP<span lang="EN-US"> declared Semarang City as one of the cities resilience to climate change. </span><span lang="EN-US">In 2014, Semarang City became the only city in Indonesia to take part in the 100 Resilient Cities program (100 RC). </span><span lang="EN-US">This research aims to identify the measures that have been done by stakeholders in facing tidal flood and to measure the resilience level of Semarang City in encountering tidal flood. The location of this research covers the area along the coast of Semarang City which stretches from west to east as far as 13.6 km. This research uses quantitative-qualitative deductive method. Based on the analysis result, the measures that have been done by the stakeholders in Semarang City resulted in “medium” resilience level against tidal flood. This implies that Semarang City has not yet been resilient in facing tidal flood. </span><span lang="EN-US">However, the existence of the 100RC program has made Semarang City Government work harder to achieve the goal of the 100RC project, which is Semarang City that is resilient in facing all challenges, both in the form of shock and stress.</span>
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle