Urgensi Pendekatan Multi dan Inter-disiplin Ilmu dalam Penanggulangan Bencana
Notice bibliographique
Résumé
The intensity and serious impact of disasters threaten human life, including in Indonesia. A series of natural disasters such as floods, landslides, earthquakes, and tsunamis in the past decade have claimed thousands of lives and damaged property and destroyed social and cultural structures. Current pandemic as non-natural disaster also shows that Covid-19 become among deadliest of disasters. With the unpredictable characteristics of disaster events (especially natural and pandemic), it is urgent to find a collaboration model for effective disaster management. As a concept, an approach and a method disaster management is not a monodisciplinary, but cross-disciplinary, whether it is multidisciplinary, interdisciplinary or transdisciplinary. Using a description and information analysis approach using secondary data through the literature review, this study discusses the link and contribution issues of disaster management. The results of the discussion show that apart from being multidisciplinary, disaster management is also interdisciplinary and transdisciplinary. In the disaster management cycle, there are important roles that differ between multidisciplinary, interdisciplinary, and transdisciplinary. This preliminary finding may be useful for researchers, policy makers, disaster managers and others to start cooperating in reducing disaster risk. A more comprehensive and in-depth study is needed to see the relationship between disaster management and related sciences for strengthening disaster management in the future.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».