Mitigasi bencana banjir melalui normalisasi Daerah Aliran Sungai Beringin dan pemanfaatan flood early warning system di Kelurahan Mangkang Wetan
Notice bibliographique
Résumé
Mitigasi bencana merupakan upaya meminimalkan korban jiwa dan harta benda mulai dari pencegahan, kesiapsiagaan hingga pengurangan kerentanan. Normalisasi sungai dan Flood Early Warning System (FEWS) adalah bentuk mitigasi bencana struktural dan nonstruktural yang dilakukan dalam menghadapi bencana banjir. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi permasalahan penyebab banjir dan menganalisis bentuk mitigasi bencana banjir yang dilakukan di Kelurahan Mangkang Wetan berupa normalisasi sungai dan FEWS. Metode yang digunakan adalah analisis komparatif penanganan banjir di wilayah yang sudah melakukan praktik baik dengan kemungkinan aplikasinya di Kelurahan Mangkang Wetan untuk memberikan rekomendasi dalam peningkatan mitigasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa masih ada masyarakat yang tinggal di kawasan sangat rawan bencana, namun perangkat keras FEWS yang dapat memperkuat mitigasi justru kurang terawat. Di samping itu sudah terlihat upaya tata kelola kolaboratif dari pemerintah, NGO, dunia usaha, dan masyarakat Kelurahan Mangkang Wetan.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,038 | 0,006 |
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 ».