PENYUSUNAN RENCANA PEMULIHAN SEBELUM TERJADI BENCANA (PRE DISASTER RECOVERY PLANNING) SEBAGAI UPAYA MEMITIGASI RISIKO KEMUNGKINAN KEJADIAN BENCANA TANAH LONGSOR DI KABUPATEN PURWOREJO
Notice bibliographique
Résumé
Landslides is a high-risk threat in the Kaligesing district area, Bener district and Bruno district in Purworejo Regency. This refers to RT/RW Regency documents, History of landslides and results of field searches conducted by the service team. This activity aims to compile a plan for recovery before the disaster (Pre Disaster Recovery Planning) will occur a possible landslide in Purworejo Regency. Method of using activities ECLAC (Economic Commission for Latin America and the Caribbean) which is used analyzes analyzes each sector of damage and losses and the method of assessment of damage and losses (Damage and Loss Assessment). This activity was carried out in 5 stages which were completed in a duration of 6 months. The results of the high impact area of landslides occurred in 31 villages with 108 hamlets in the Kaligesing District, Bener District and Bruno District, as well as the potential threat of disaster for a total of 60,515 inhabitants living in the area. Evaluation of damage and loss of impact from the possibility of a landslide in Purworejo Regency worth Rp 417.617.458.000, with the total post-disaster recovery needs worth Rp 207.146.141.000. The Recovery Plan Document Before a Disaster can be legalized by the Purworejo Regency Government as a disaster planning document, action plan for rehabilitation and construction of landslides, and guidelines with legal force in the implementation of rehabilitation and construction of landslide disasters in Purworejo Regency.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,003 |
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.
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 ».