MODEL PENATAAN KAWASAN SITU UNTUK REDUKSI RISIKO BENCANA BANJIR DI JAKARTA
Notice bibliographique
Résumé
Banjir secara ekologis merupakan peristiwa fisik yang terjadi di dalam lingkungan hidup manusia. Keterbatasan lahan yang tidak dapat menampung pembangunan di wilayah Jakarta, memicu pembangunan di daerah sekitar aliran sungai. Pembangunan di daerah sekitar aliran sungai telah mengubah pola penggunaan lahan. Daerah sekitar sungai merupakan dataran banjir sehingga jika daerah tersebut dibangun menjadi tempat tinggal ataupun permukiman maka permukiman tersebut akan terkena dampak jika air sungai meluap dan menyebabkan banjir. Wilayah Jakarta dilewati oleh 13 sungai yang sering meluap pada musim hujan termasuk Kali Angke dan Pesanggrahan. Penggunaan lahan pada DAS Angke-Pesanggrahan sangat mempengaruhi terjadinya banjir di DAS Angke - Pesanggrahan. Semakin banyak area terbangun pada DAS tersebut maka area penyerapan air juga semakin sedikit sehingga membuat air di Kali Angke dan Pesanggrahan meluap dan menyebabkan banjir. Sehingga perlu adanya klasifikasi tipe zona pemukiman dan juga beberapa metode penyerapan air seperti biopori dan sumur resapan sebagai salah satu cara untuk reduksi risiko banjir.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,007 |
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 ».