IDENTIFIKASI LOKASI RAWAN BENCANA BANJIR LAHAR DI DAERAH ALIRAN SUNGAI PABELAN, MAGELANG, JAWA TENGAH
Notice bibliographique
Résumé
Daerah Aliran Sungai (DAS) Pabelan merupakan salah satu sungai yang paling rawan mengalami banjir lahar pascaerupsi Gunungapi Merapi tahun 2010. Kejadian banjir lahar merusak di DAS ini terjadi sebanyak 17 kali sejak erupsi tahun 2010, terbanyak kedua setelah DAS Putih. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi wilayah rawan banjir lahar berdasarkan pada sensus dampak banjir lahar yang terjadi pasca erupsi Merapi Tahun 2010. Sensus dilakukan dengan melakukan identifikasi lokasi yang mengalami kerusakan dengan citra penginderaan jauh resolusi tinggi di lokasi kajian. Selain itu, identifikasi dilakukan dengan wawancara dengan seluruh pemerintah tingkat dusun dan desa yang wilayahnya dilalui aliran Sungai utama Pabelan. Hasil analisis menunjukkan bahwa lokasi rawan bencana banjir lahar terdiri dari 27 titik yang tersebarmulai dari hulu sampai dengan hilir DAS Pabelan.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».