PROGRAM PELATIHAN PERLINDUNGAN RESIKO KEBAKARAN DENGAN PENGENALAN DAN PENGGUNAAN APAR
Notice bibliographique
Résumé
Kebakaran yang terjadi di Yogyakarta mengalami peningkatan dari tahun sebelumnya naik ke tahun berikutnya, khususnya di daerah yang padat penduduknya serta pada wilayah atau daerah industri. Kebakaran merupakan hal yang sering terjadi, dan ini akan membahayakan serta mengancam keselamatan jiwa seseorang. Oleh karena itu sangat dibutuhkan sikap kesadaran serta kesiapan untuk menangani apabila terjadi kebakaran dan ini perlu peran serta dukungan baik oleh masyarakat itu sendiri maupun pemerintah setempat. Bertolak dari sering terjadinya bencana kebakaran tersebut sangat diperlukan suatu pelatihan perlindungan risiko kebakaran dengan pengenalan dan penggunaan APAR. Pelatihan yang dilakukan bertujuan agar masyarakat lebih mengetahui serta memahami bagaimana bila terjadi musibah kebakaran serta bagaimana penanggulangannya. Pelatihan dilakukan di Dusun Condong Catur, Depok, Sleman, Yogyakarta, karena wilayah ini sangat padat penduduknya dan riskan terjadi kebakaran, disamping itu dusun Condong Catur letaknya berdampingan dengan kota Yogyakarta yang penduduknya padat. Peserta berjumlah 30 orang. Dari hasil pelatihan terjadi peningkatan pemahaman sebelum dan sesudah pelatihan, diantaranya terjadi peningkatan pemahaman mengenai konsep segitiga api sebesar 90%, peningkatan pemahaman pengetahuan penggunaan APAR sebesar 87%, dan peningkatan konsep pemadaman tradisional mengalami peningkatan sebesar 83%. Kata kunci: APAR, Pelatihan, Kebakaran
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,014 |
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 ».