Community preparedness toward flood during Covid-19 pandemic at Pekalongan City and Regency
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
Several countries experience difficulties in overcoming the effects of natural disasters amid the Covid-19 pandemic, such as Typhoon Hagibis in Japan, floods due to melting snow in Canada, Typhoons in Bangladesh, and Cyclone Harold in Pacific countries. Natural disasters that affected the world during infectious diseases did not only occur in 2020. Earthquakes struck Haiti during the 2010 Cholera epidemic outbreak and respiratory infections during the Great East Japan Earthquake and Tsunami in 2011. Something similar happens in Indonesia, one of which is flood and tidal flood in Pekalongan that occur during the Covid-19 pandemic. This study reviews the efforts of countries in overcoming natural disasters during the pandemic. It aims to propose an approach for flood disasters preparedness in Pekalongan so that disaster preparedness process including victim evacuation, can be done without increasing the spread of Covid-19. Information about humanity, disaster management, health, water and sanitation that are disseminated to the public must be supported by scientific knowledge to avoid the spread of myths and negative stigma. Coordination between stakeholders and the local community plays the most important role in flood disaster preparedness with the Covid-19 protocol during the pandemic.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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