Tingkat Kerawanan dan Mitigasi Bahaya Kebakaran Hutan: Studi Kasus di KHDTK Sawala Mandapa, Kadipaten, Provinsi Jawa Barat
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
Pada musim kemarau, kebakaran hutan dan lahan sering terjadi di Kawasan Hutan dengan Tujuan Khusus (KHDTK) Sawala Mandapa yang diakibatkan oleh kelalaian manusia. Untuk mengantisipasi hal tersebut, diperlukan informasi yang akurat tentang lahan yang memiliki potensi terbakar. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan tingkat kerawanan kebakaran dan mitigasi bahaya kebakaran hutan. Pengumpulan data dilakukan dengan teknik survei dan wawancara terhadap responden kunci. Data yang terkumpul diinput dalam program Microsoft excel dan diberi nilai faktor 1 - 5 sesuai indikator yang dimiliki. Survei dilakukan pada 11 poligon yang tersebar pada KHDTK blok Sawala petak 9. Data yang dikumpulkan berupa variabel tingkat kerawanan kebakaran (aktivitas manusia, tutupan lahan, cuaca dan jenis tanah) dan mitigasi kebakaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, wilayah penelitian memiliki nilai rawan 1,8 - 3,3 dengan kategori kelas rawan rendah hingga tinggi. Pada areal tingkat rawan rendah memiliki tutupan hutan berupa hutan sekunder dan tidak tampak aktivitas manusia. Tingkat rawan sedang, memiliki tutupan hutan berupa hutan sekunder dan aktivitas manusia berupa pengambilan kayu bakar dan akses jalan masyarakat. Tingkat rawan tinggi memiliki tutupan hutan berupa hutan sekunder dan memiliki aktivitas manusia berupa pemanfaatan lahan di bawah tegakan mahoni dan jati. Selain itu, terdapat aktivitas pembuangan dan pembakaran sampah. Mitigasi yang telah dilakukan didominasi oleh mitigasi non fisik, yaitu penguatan kapasitas masyarakat. Peta kerawanan kebakaran yang dihasilkan penelitian ini dapat dijadikan dasar kebijakan pencegahan kebakaran.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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