Assessing Vulnerability and Social Capital for Disaster Mitigation and Recovery in Palu City, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Located in an area crossed by active faults, Palu City has a high vulnerability to natural disasters.In 2018, this city was hit by a tsunami that caused thousands of casualties and hundreds of damaged urban facilities and infrastructure.By this incident, it is crucial to carry out disaster mitigation to reduce risks in the future.This research aims to assess the level of vulnerability and social capital possessed by the people of Palu City and how it relates to creating a resilient city.The method used was quantitative, by collecting questionnaires on 268 samples distributed throughout the research area using cluster sampling techniques and analyzing data using the Social Vulnerability Index (SoVI) and the Social Capital Index.The results showed that the average level of vulnerability of Palu City to disasters is relatively high, with the most vulnerable variable being gender in the female population (0.075.Furthermore, the people of Palu City have good social capital values, especially for their solidarity values (82%), including their trust in neighbors/residents and willingness to help relatives.Thus, the level of vulnerability can be seen as a form of disaster risk reduction effort and social capital as a recovery effort.These indicators will support city resilience through mitigation strategies.Inclusiveness and participation must be prioritized in formulating policies and post-disaster management programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».