How Far Disaster Management Implemented Toward Flood Preparedness: A Lesson Learn from Youth Participation Assessment in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Flood is a common and frequent natural disaster in many countries that causes huge economic losses and casualties every year. Youth participation in flood disaster management (FDM) has not been much explored, especially in the non-prone area but contributing to flooding resilience. Therefore, this study aims to identify youth participation in disaster management to help an improvement in preparedness action. The research was conducted using a qualitative model: case study research, involving 191 young people aged 14-35-years in 16 sub-districts in Semarang City. The data, including youth’s action, knowledge, and participation in FDM, was collected using Google Form, observation, and interview, then statistically analyzed using Mann-Whitney’s test and path analysis. The results show the respondents in flood-affected areas are more actively participating in flood disaster management action because of their experience in facing flooding. Also, the planning step is significantly influenced by the FDM implementation. The planning process is the main defining factor in disaster management successfulness and essentially affecting mitigation, rehabilitation, and evaluation steps. The level of youth participation is deemed necessary to be increased to develop a more comprehensive disaster management program according to regional needs. We suggest that FDM should be transformed into disaster awareness which is delivered through education, socialization, training, and/or flood disaster response simulations.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».