Gagasan Intervensi Lanskap dalam Meningkatkan Resiliensi terhadap Banjir di Kawasan Cagar Budaya Asia-Afrika, Kota Bandung
Notice bibliographique
Résumé
Asia-Afrika colonial heritage area is facing flood proneness that is influenced by Cikapundung River hydrological problem and increasing rainfall. The study aims to examine causal process of Asia-Afrika flood phenomenon, recommend possible implementation of landscape-based solution to mainly enhance local-scale fluvial and pluvial flood resilience, and predict possible impacts of those recommendations. Water resilience concept and historical review of cultural heritage is the basis of the study, while causal process is analyzed by Driver-Pressure-State-Impact-Response (DPSIR) method. DPSIR analysis identifies that impermeable land cover around Cikapundung upstream riverbanks, embankment failure debris, lack of water absorption function, and drainage system inadequacy for surface water runoff contributes as the cause of ankle-high flood in Asia-Afrika heritage area. Landscape-based recommendations for flood control are divided into planning and design scope, which are then focused on the implementation of stormwater street systems and riparian naturalization. Provided green areas can enhance physical and psychological quality. Green-blue infrastructure as flood-controlling element can reduce the cost allocation for post-disaster handling. Green space provision, riparian space allocation, and flood control elements can lead to some consequences, such as limited public space activities and relocation of affected inhabitants, indicating the complexity of social issues in the flood problem assessment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».