MITIGASI BENCANA KEBAKARAN KAWASAN PERKOTAAN
Notice bibliographique
Résumé
Kota Bontang termasuk salah satu kota yang rawan kebakaran dan masuk dalam kategori tinggi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan upaya mitigasi bencana kebakaran yang dilakukan oleh Dinas Pemadam Kebakaran dan Penyelamatan Kota Bontang. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif, dengan metode deskriptif. Key informan dalam penelitian ini adalah Kepala Dinas Pemadam Kebakaran dan Penyelamatan Kota Bontang. Informannya adalah Kepala Bidang Fasilitasi dan Pencegahan, Kepala Sekdi Pencegahan dan Pemberdayaan Masyarakat. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan: (a) wawancara mendalam (indepth interview); (b) observasi; dan (c) dokumentasi. Teknik analisis data yang digunakan adalah Teknik analisis model interaktif menurut Miles, Huberman dan Saldana, yang terdiri dari pengumpulan data, kondensasi data, penyajian data dan penarikan kesimpulan. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa upaya mitigasi bencana kebakaran yang dilakukan oleh Dinas Pemadam Kebakaran dan Penyelamatan di Kota Bontang telah dilakukan dengan baik namun belum optimal. Hal ini dapat diketahui bahwa pengenalan dan pemantauan risiko bencana yang dilakukan telah berjalan dengan baik. Perencanaan partisipatif dalam penanggulangan bencana yang dilakukan adalah dengan melakukan kerjasama dengan semua stakeholder yang ada di Bontang. Pengembangan budaya sadar bencana dilakukan melalui pendidikan dan pelatihan yang dimulai dari usia dini. Upaya pengawasan dalam mitigasi bencana yang dilakukan dengan melakukan monitoring dan evaluasi secara berkala. Faktor penghambat yaitu terbatasnya tenaga penyuluh lapangan, terbatasnya tenaga inspektur kebakaran, kurangnya pengawasan dan evaluasi dari atasan, tidak adanya Rencana Induk Proteksi Kebakaran yang memuat peta rawan kebakaran dan data wilayah manajemen kebakaran, tidak adanya standar operating system mitigasi kebakaran serta tempat penyuluhan yang tidak memadai. Implikasi dari penelitian ini adalah semakin menurunnya tingkat kerawanan kebakaran pemukiman di Kota Bontang.
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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 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 ».