Edukasi Tanggap Bencana Melalui Kegiatan Sosialisasi Guna Mewujudkan Masyarakat Desa Pijot Yang Tangguh
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,041 | 0,004 |
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 ».