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Enregistrement W4214747291 · doi:10.29303/jpmpi.v5i1.1302

Edukasi Tanggap Bencana Melalui Kegiatan Sosialisasi Guna Mewujudkan Masyarakat Desa Pijot Yang Tangguh

2022· article· id· W4214747291 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJurnal Pengabdian Magister Pendidikan IPA · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueData Mining and Machine Learning Applications
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Desa Pijot secara administratif merupakan salah satu dari 15 desa di Kecamatan Keruak, yang teletak pada radius 3 kilometer sebelah timur Ibu Kota Kecamatan Keruak. Desa Pijot memiliki luas wilayah 715 hektar, tersebar pada 8 kepala dusun, dengan jumlah penduduk di Desa Pijot sebanyak 6113 jiwa. Jumlah penduduk yang banyak dan letak daerah yang berada di pesisir pantai dengan tinggi tempat dari permukaan laut sebesar 500 mdpl dan tingkat curah hujan 491 mm. Kondisi Desa Pijot yang secara geografis, geologis, hidrologis dan demografis yang rawan terhadap bencana dengan frekuensi yang cukup tinggi, serta fakta bahwa kesadaran dan pengetahuan masyarakat yang minim dalam melakukan penanggulangan bencana. Untuk itu pengabdi merasa perlu menanamkan pemahaman dan pembelajaran khusus kepada masyarakat melalui kegiatan sosialisasi tanggap bencana darurat. Tujuan kegiatan ini agar masyarakat memiliki pengetahuan terkait penanggulangan bencana dan selalu siap siaga saat terjadi bencana yang sewaktu-waktu bisa terjadi, sehingga dapat mewujudkan masyarakat Desa Pijot yang tangguh dan tanggap bencana.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,242 · 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