Identifikasi Karakteristik Desain Temporary Modular Shelter pada Bencana di Indonesia melalui Nvivo dan Review Literatur
Notice bibliographique
Résumé
Kurangnya pemahaman sistematis mengenai faktor-faktor utama yang memengaruhi desain Temporary Modular Shelter (TMS) dalam berbagai konteks kebencanaan menjadi tantangan dalam pengembangan hunian darurat yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik desain TMS yang paling sering dibahas dalam literatur ilmiah internasional. Metode yang digunakan adalah systematic literature review terhadap 120 artikel yang diperoleh dari ScienceDirect, SpringerLink, dan Google Scholar. Artikel yang memenuhi kriteria inklusi dianalisis menggunakan perangkat lunak NVivo 12 melalui pendekatan thematic coding untuk mengevaluasi tema dan indikator yang paling dominan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kemudahan akses ke lokasi bencana (188), tingkat keterampilan tenaga kerja (178), dan logistik material (175) merupakan tiga tema dengan frekuensi tertinggi. Sebaliknya, dimensi bangunan hanya muncul sebanyak 120 kali. Temuan ini menegaskan bahwa aspek sumber daya manusia dan logistik lebih krusial dibandingkan spesifikasi teknis bangunan dalam konteks perancangan TMS. Penelitian ini berkontribusi terhadap pengembangan desain hunian darurat yang lebih adaptif, efisien, dan berbasis bukti dalam bidang teknik sipil dan perencanaan tanggap bencana.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».