Faktor-Faktor Kerentanan dan Upaya Mitigasi Bencana Banjir di Sub-Daerah Aliran Sungai, Kasus: Kecamatan Tangse, Kabupaten Pidie
Notice bibliographique
Résumé
Kecamatan Tangse adalah salah satu kecamatan di Kabupaten Pidie yang berada pada Pengunungan Bukit Barisan dengan kondisi karakteristik topografi wilayah berkontur yang beragam menjadikan Tangse memiliki daerah akumulasi genangan (cekungan) sehingga Kecamatan Tangse menjadi daerah rawan bencana banjir. Banjir menyebabkan korban jiwa, kerugian material dan rusaknya infrastruktur. Tujuan penelitian ini yaitu mengetahui faktor-faktor kerentanan bencana banjir di Kecamatan Tangse Kabupaten Pidie dan upaya mitigasi bencana banjir. Jenis penelitian yang dilakukan yaitu kualitatif deskriptif dengan menggunakan variabel kerentanan (fisik, sosial, ekonomi dan lingkungan). Menggunakan metode analisis skala likert dengan pendekatan rasionalisme bersumber pada teori dan kebenaran empirik. Hasil dari penelitian ditemukan 7 faktor yang berpengaruh secara signifikan ialah faktor curah hujan (10,7%), kelerengan (8,8%), lokasi atau jarak rumah ke sungai (8,7%), selanjutnya di ikuti dengan faktor jenis tanah, kondisi sungai, kepadatan bangunan, dan material bangunan. Upaya mitigasi yang dilakukan dalam bentuk mitigasi non struktural dan mitigasi struktural.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».