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Enregistrement W4379017224 · doi:10.18280/ijsse.130207

Disaster Preparedness in Proximity of Merapi Volcano, Indonesia: Is There Any Relationship in Knowledge and Attitude of Senior High School Students?

2023· article· en· W4379017224 sur OpenAlexvenueno aff
Andi Irwan Benardi, Sumarmi Sumarmi, Budijanto, Syamsul Bachri, Atta-ur Rahman, Fajar Wulandari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Negeri MalangLembaga Pengelola Dana PendidikanUniversitas Negeri Semarang
Mots-clésPreparednessVolcanoDisaster mitigationDisaster preparednessEmergency managementGeographyEnvironmental planningPolitical scienceGeologySeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cangkringan District, Sleman Regency, Yogyakarta Province, Indonesia categorized as a volcanic disaster-prone area.In the study area, every student possesses knowledge and attitude toward volcano disaster preparedness since they have a high risk when Merapi Volcano erupts.The objectives of this study were to 1) find out the disaster knowledge attitudes and student preparedness in dealing with volcanic disasters and (2) find out the relationship between knowledge and student preparedness.This study uses a quantitative method of correlation with a questionnaire based filed survey.Data were processed using SPSS 21 In order to achieve the study objectives 120 students were intensively interviewed in two senior high schools, namely Senior High School 1 Pakem and Senior High School 1 Cangkringan, which are located in close proximity to Merapi Volcano Sleman Regency, Yogyakarta Province.The results showed that as many as 120 students, or 95% of the total research subjects, experienced a volcanic disaster.While the preparedness results obtained from the four main parameters, namely (1) Knowledge and attitudes, (2) Emergency response plans, (3) Disaster warning systems (4) Resource Mobilization, showed that 120 students were in the "Ready" category.The results of this study indicate a mismatch between aspects of knowledge and preparedness.The lack of transfer of disaster knowledge to students influences common disaster knowledge.It was found that, high preparedness has direct relationship with students' experiences, as they were directly affected by Merapi Volcanic disasters.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,288 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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