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Enregistrement W4405687886 · doi:10.33658/jl.v20i2.410

Strategi Penanganan Kawasan Permukiman Kumuh Pesisir Pekalongan melalui Mitigasi Bencana dan Pembangunan Berkelanjutan

2024· article· en· W4405687886 sur OpenAlexaff
Widi Hari Nugroho, Bachtiar Yudiana

Notice bibliographique

RevueJurnal Litbang Media Informasi Penelitian Pengembangan dan IPTEK · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ENGLISHTidal flooding is a climate change impact in the northern region of Java, including Pekalongan Regency. Tidal flooding in Pekalongan Regency takes place every year and it is difficult to handle because simultaneously with land subsidence and rising sea levels due to global warming. Tidal flooding is related to the level of slum settlements, especially in Wonokerto District. Wonokerto residents who are submerged by tidal floods tend to stay and adapt to existing environmental conditions rather than migrate to other locations. This study analyzed the strategy for handling slum settlements in coastal communities of Pekalongan Regency that have adapted to tidal floods. This study used mixed methods between qualitative and quantitative descriptive methods through SWOT and a strategic planning approach that processes the results of field observations, citizen interviews and literature studies of regional policies. This study integrates disaster mitigation and sustainable development aspects to build community resilience and produces 14 proposed strategies that must involve all relevant stakeholders, namely the Government; Wonokerto Community; and active Institutions/Organizations in the environmental, social and health fields to support the achievement of program goals and benefits. INDONESIABanjir rob merupakan dampak perubahan iklim di wilayah utara Jawa, salah satunya Kabupaten Pekalongan. Banjir rob di Kabupaten Pekalongan terus terjadi setiap tahunnya dan sulit ditangani karena berjalan bersamaan dengan penurunan muka tanah serta peningkatan muka air laut akibat pemanasan global. Banjir rob berdampingan erat dengan tingkat kekumuhan permukiman terutama di Kecamatan Wonokerto. Masyarakat Wonokerto yang terendam banjir rob cenderung tetap tinggal dan beradaptasi dengan kondisi lingkungan yang ada dibanding bermigrasi ke lokasi lain. Penelitian ini bertujuan menganalisis strategi penanganan permukiman kumuh pada masyarakat pesisir Kabupaten Pekalongan yang telah beradaptasi dengan banjir rob. Penelitian ini menggunakan metode campuran antara deskriptif kualitatif dan kuantitatif melalui SWOT dan pendekatan strategic planning yang mengolah hasil observasi lapangan, wawancara warga dan studi pustaka kebijakan daerah. Penelitian ini mengintegrasikan aspek mitigasi bencana dan pembangunan berkelanjutan guna membangun ketahanan komunitas dan menghasilkan 14 usulan strategi yang harus melibatkan seluruh stakeholder terkait yaitu Pemerintah; Masyarakat Wonokerto; serta Lembaga/Organisasi aktif di bidang lingkungan, sosial maupun kesehatan guna mendukung ketercapaian tujuan dan manfaat program.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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