Environmental Education for Prevent Disaster: A Survey of Students Knowledge in Beginning New Normal of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine the importance of implementing disaster mitigation education in schools during the new normal era of coronavirus disease 2019 (COVID-19). The method in this research used descriptive research design using a survey study approach. The research instrument used was a knowledge test with the number of questions as many as 15 items. The sample used was senior high school students who were randomly selected. The level of good and lack of knowledge is determined based on the average total score. A good level of knowledge has a condition> 111.76, while a level of knowledge that lacks a condition <111.76. The results of this study are that the majority of respondents have a total score that is less with a mean score of 101.94, while respondents who have a good number of scores have an average score of 127. Overall respondents have an average of 111.76. Then conducted an Independent Sample t-test with the result that there are differences in the number of good disaster mitigation knowledge scores on respondents with the number of disaster mitigation knowledge scores that are less on respondents with a p-value of 0,000 with a degree of freedom is 95%. The implementation of disaster education in the new normal era is important to continue to prevent transmission of COVID-19. The conclusion of this study is the score of students' knowledge about disaster needs to be improved in the new normal era. Keywords: Disaster Mitigation Education, Disaster Mitigation Knowledge, COVID-19
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».