Peran Regulasi Pemerintah Dalam Pengelolaan Risiko Bencana: Evaluasi Atas Kebijakan Peraturan Daerah Dalam Pengurangan Risiko Bencana Tsunami di Kota Ambon
Notice bibliographique
Résumé
Regulasi pemerintah yang efektif dianggap sebagai kunci dalam manajemen risiko bencana. Regulasi yang efektif dapat menciptakan kepastian dalam kesiapsiagaan menghadapi bencana tak terduga seperti tsunami. Namun, keberadaan regulasi tidak selalu diikuti dengan implementasi yang efektif. Masalah ini juga terjadi pada penilaian risiko bencana di Kota Ambon yang termasuk dalam kelas bahaya tsunami tinggi. Pemerintah Kota Ambon melakukan upaya pengurangan risiko bencana (PRB) tsunami dengan menerbitkan kebijakan berupa peraturan daerah. Akan tetapi, efektivitas dari regulasi ini masih perlu dievaluasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis peluang perbaikan kebijakan peraturan daerah terkait PRB tsunami di Kota Ambon. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan data primer melalui Focus Group Discussion (FGD), serta data sekunder dari studi literatur dan tinjauan regulasi yang telah diterbitkan oleh Pemerintah Kota Ambon. Analisis data dilakukan menggunakan analisis konten dan analisis SWOT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat dua aspek kebijakan peraturan daerah terkait PRB tsunami di Kota Ambon, yaitu aspek tata ruang dan kelembagaan. Pemerintah Kota Ambon telah menerbitkan beberapa kebijakan peraturan daerah terkait PRB tsunami yang mencakup perencanaan tata ruang dan kelembagaan. Akan tetapi, masih terdapat peluang perbaikan yang dapat dilakukan untuk memperkuat kebijakan peraturan daerah terkait PRB tsunami di Kota Ambon. Studi ini menyoroti pentingnya berbagai tindakan untuk menciptakan regulasi yang efektif dalam manajemen risiko bencana, termasuk pendidikan, pengawasan, dan penegakan hukum di bidang pemanfaatan ruang serta penguatan struktur kelembagaan Badan Penanggulangan Bencana Daerah.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».