Community Engagement for Disaster Preparedness in Rural Areas of Mount Merapi, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The rural slopes of Mount Merapi in Yogyakarta Province, Indonesia, existed as vulnerable areas due to recurrent eruptions every few years, necessitating improved strategies to enhance local resilience to volcanic disasters.This study investigates community engagement in fostering disaster preparedness in the Kepuharjo and Umbulharjo, the most vulnerable villages of Merapi slopes in the Cangkringan District of Sleman Regency.Utilizing a qualitative field method, data was collected through on-site observations, document studies, interviews with 14 purposive informants, and FGDs with 21 local voluntary and related stakeholder members.The findings reveal that structural and cognitive social capital mutually reinforce disaster preparedness capacity.The structural dimension evolved with the initiative of resilient village programs, subsequently reinforced by the villagers' engagement in local mitigation actions such as developing volunteer groups, village contingency plans, and diverse communal work for risk prevention.This structural existence was intertwined with the cognitive dimension, referring to the preserved traditional values and beliefs that maintain collective norms and collaboration culture.The finding implies the significance of encouraging structural and cognitive approaches in developing policies to strengthen community-based disaster resilience and, in the theoretical insights, broadening the social capital lens in social studies of disaster.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».