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Enregistrement W4410310602 · doi:10.18280/ijsse.150308

Challenges and Development of Disaster Mitigation Policies in North Luwu Regency: Strengthening Post-Disaster Resilience

2025· article· en· W4410310602 sur OpenAlexvenueno aff
Iqbal Aidar Idrus, Kasmad Kamal, Syahiruddin Syah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geophysical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirektorat Jenderal Pendidikan Tinggi
Mots-clésResilience (materials science)Environmental planningBusinessDisaster mitigationEnvironmental resource managementEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The urgency of taking cases in North Luwu lies in the high risk of flood and landslide disasters that threaten the community's safety and welfare.This research aims to identify the main challenges in disaster mitigation policies in North Luwu Regency and explore strategic approaches that local governments can adopt to strengthen post-disaster resilience in North Luwu Regency.This research method adopts a qualitative approach by collecting data through interviews, documentation, and field observations involving informants, as well as collecting relevant official documents to understand disaster mitigation in North Luwu Regency.The data obtained was analyzed using Nvivo 12 Plus with a coding approach and validated through triangulation and member checking to ensure the consistency and accuracy of the findings.The findings of this study show that the significant challenges faced include a lack of coordination between agencies, which causes fragmentation in disaster management, overlapping programs, which result in waste of resources, inadequate funding, and a lack of skilled human resources in disaster management.This is also exacerbated by distrust towards the government, which affects public participation.Recommendations for overcoming this challenge include building inter-agency coordination through forums involving many parties, increasing transparency and accountability through integrated information systems, encouraging active community participation in recovery planning, and developing human resource capacity through disaster management training and building public trust in the government, through effective communication and open dialogue.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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