Implementation of Military Incident Management System in Disaster Management in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Indonesia’s success in disaster management cannot be separated from the military’s role. The military plays a strategic role by mobilizing military resources on a massive scale through the military command system. However, the ability of Indonesian Army (TNI AD) soldiers and organizations, in general, is considered to have limited capabilities specifically for personnel handling natural disasters. This research aims to map the disaster management implemented by the Indonesian Army in disaster response through the Incident Management System. Data collection was conducted interactively through qualitative methods with in-depth interviews with the Indonesian Army’s Supply and Transportation Unit (Pusbekangad). The research results show that the Indonesian Army (TNI AD) has competent resources in disaster response, involving the Indonesian Army’s Supply and Transportation Unit, which has primary skills and capabilities in logistics and transportation. These capabilities are facilitated by the Incident Management System, which is structured, systematic, and well-organized. The Incident Management System built by the Indonesian Army involves an incident commander, operation section, planning section, logistics section, finance/administration section, driver section, and the cooking team as a trained, capable, experienced, and ready-to-deploy ad-hoc organization in all operational areas. Indonesian Army uses the Incident Management System to respond to disasters such as earthquakes in Cianjur, South Kalimantan floods, and West Sulawesi floods. The Incident Management System serves
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».