Development of the SiAlong Platform to Improve Digital Literacy on Landslide Disasters among Generation Z in Semarang City
Notice bibliographique
Résumé
This study is a development research which proposes to create a digital platform to enhance digital literacy concerning landslide disasters for Generation Z.The findings indicate that in Semarang City, Generation Z frequently accesses information from the internet and finds it extremely helpful.However, their knowledge and literacy regarding preparedness for landslide disasters remain low, which highlights their need for a digital literacy platform on this topic.Based on this requirement, the researchers developed the SiAlong platform, short for "Landslide Preparedness Information System".This platform is a website accessible by users on various devices, including Android and iOS smartphones, as well as computers, laptops, PCs, and tablets.To date, the availability of digital platforms for information and education on landslide disasters is very limited.Digital technology is predominantly used for developing sensing systems, detection, prediction, or monitoring of landslide disasters.The SiAlong platform offers a range of features designed to improve disaster digital literacy, including: (1) Landslide Concepts, (2) Landslide Risk Reduction, (3) Safety Tips, (4) Do's and Don'ts, (5) Emergency Contact, (6) Survival Kit Checklist, (7) Video Content.Additionally, SiAlong includes a WEBGIS-based Landslide Disaster Risk Map feature that allows users to recognize and assess the level of danger and risk of landslides in their living areas.Thus, SiAlong presents integrated content on landslide disaster literacy, enhanced with a WEBGIS feature.The development of the SiAlong platform is expected to realize effective digitalbased disaster education, thereby increasing the knowledge, awareness, literacy, and skills related to disasters among Generation Z.The widespread use of the SiAlong platform will enhance its utility.Besides dissemination, improving the quality and interactive features of the SiAlong platform is also essential.The SiAlong platform must not remain static but should continuously evolve its features to enhance effectiveness and utility.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».