Tingkat Kerawanan dan Mitigasi Bahaya Kebakaran Hutan: Studi Kasus di KHDTK Sawala Mandapa, Kadipaten, Provinsi Jawa Barat
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».