Program Berbasis Masyarakat dalam Upaya Pengurangan Risiko Bencana di Kabupaten Pandeglang
Notice bibliographique
Résumé
Since 1950, the need for global economy related to natural disasters has increased 14 fold. The natural disaster that occured in 2018, put Indonesia into the country with the highest number of victims in the world, which was caused by three rare phenomena. This study discusses about the Desa Tangguh Bencana program as a strategic step for community-based disaster risk reduction in the Pandeglang Regency, which is one of the areas that has the impact of damage and casualties from the tsunami phenomenon in the Sunda Strait. This study aims to obtain information about the activity steps and communication strategies of the program which refers to the concept of disaster mitigation according to George D. Haddow and Kim S. Haddow in 2014. The research method uses a descriptive qualitative approach with an interpretive paradigm. Data was collected through semi-structured interviews and other supporting documents, which were analyzed using the Miles & Huberman method and tested for credibility by triangulation of sources. The results showed that community participation in this program is the main key as a planning initiator to the implementing activities. These disaster risk reduction efforts are carried out by identifying community risks, determining action plans, funding, involving opinion leaders as parties raised by the community, forming messages, to the communication channel mechanism.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,002 |
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 ».