Analisis Tingkat Risiko Banjir pada Daerah Aliran Sungai (DAS) Bialo Provinsi Sulawesi Selatan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Daerah Aliran Sungai (DAS) secara sederhana dapat diartikan sebagai salah satu wadah yang memiliki fungsi mengalirkan air hujan ke danau atau laut. Perubahan pemanfaatan lahan di hulu DAS Bialo yang menyebabkan pendangakalan menjadi salah satu penyebab terjadinya banjir di area hilir DAS Bialo. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis tingkat ancaman (hazard), kerentanan (vurnerability), kapasitas (capacity) dan risiko (risk) banjir pada Daerah Aliran Sungai Bialo. Metode pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan metode wawancara, dokumentasi, observasi, dan studi literatur. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif kuantitatif, analisis spasial, dan deskriptif kualitatif. Metode deskriptif kuantitatif digunakan untuk melakukan analisis ancaman (hazard), kerentanan (vurnerability), kapasitas (capacity) dan risiko (risk). Analisis spasial digunakan dalam proses pemodelan hasil perhitungan ancaman, kerentanan, kapasitas, dan risiko. Metode deskriptif kualitatif digunakan untuk melakukan interpretasi hasil analisis spasial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat risiko bencana banjir pada DAS Bialo terdiri dari 3 klasifikasi yaitu rendah, sedang dan tinggi. Luas Rendah 3342,39 Ha, Sedang 6748,27 ha dan Tinggi 807,86 Ha.
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.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle