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Enregistrement W4249168211 · doi:10.29122/alami.v2i1.2796

MODEL PENATAAN KAWASAN SITU UNTUK REDUKSI RISIKO BENCANA BANJIR DI JAKARTA

2018· article· id· W4249168211 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 Alami Jurnal Teknologi Reduksi Risiko Bencana · 2018
Typearticle
Langueid
DomaineComputer Science
ThématiqueMultimedia Learning Systems
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryPhysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0120,004
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,247 · 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