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Enregistrement W3192765305 · doi:10.4102/jamba.v13i1.943

The role of community protection institution in disaster management at West Java, Indonesia

2021· article· en· W3192765305 sur OpenAlexaff
Etin Indrayani, Sadu Wasistiono

Notice bibliographique

RevueJàmbá Journal of Disaster Risk Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensInstitute on GovernanceGovernment of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnit (ring theory)Government (linguistics)Work (physics)Focus groupPublic relationsBusinessIndependence (probability theory)Qualitative researchEmergency managementEnvironmental planningPolitical scienceKnowledge managementEnvironmental resource managementEngineeringPsychologySociologyGeographyMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aimed to establish a mechanism of evolution of community protection, identify the support of facilities and infrastructure needed in facilitating the implementation of the tasks and functions of Linmas, especially in disaster management and formulate community protection institutions that are appropriate to the needs and capacities of the regions. The research method is carried out by a qualitative approach that is using focus group discussion (FGD) based on experience and perceptions of the benefits and impacts of the community protection unit's guidance in West Java province. The results show that the community protection institutions are needed in improving the independence of the community in tackling any disaster that is faced by an organization in which at least have the ability and skills in the field: early prevention, peace and orderly of safety fibre, health and psychologist and public and social work. The practical implication of this research is that the local government should empower the community protection unit through the regional work unit or related stakeholders in conducting training and facilitation of training and improving skills so that they can carry out their duties better.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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