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Enregistrement W4415938841 · doi:10.29244/jli.v17i2.61739

Kajian Literatur tentang Model Mitigasi Bencana Lanskap Pesisir di Kota Banda Aceh

2025· article· W4415938841 sur OpenAlex
Zainuddin Hasan, Mahidin Mahidin, Ashfa Achmad, Mirza Irwansyah, Nabilah Aufaraihan

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJurnal Lanskap Indonesia · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal Management and Development
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZoningVulnerability (computing)Human settlementLivelihoodEmergency managementHazardDisaster mitigationSpatial planningGeographic information system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disaster mitigation is a disaster risk management strategy that can help reduce and minimize disaster impacts. Spatial planning policy is essential for disaster mitigation as it will affect the distribution of development and the vulnerability of communities to disasters. Communities living in coastal settlements are very vulnerable to disasters, so a spatial-based disaster mitigation strategy will provide an appropriate strategy for activities in coastal settlements, especially in the coastal areas of Banda Aceh City. The purpose of this research is to evaluate the role of spatial planning policies in supporting disaster mitigation, as well as to examine the implementation of mitigation strategies involving community participation and the use of GIS technology. This research used qualitative methods with a literature review approach to analyze, synthesize, and identify trends, gaps, and recommendations from various literatures related to spatial-based disaster mitigation, community participation, and GIS technology. The results of this study showed that spatial planning policies played an important role in reducing disaster risk, with a focus on proper zoning and protection of vital infrastructure. Adaptation strategies such as mangrove planting and effective evacuation routes were key to mitigation. Community participation and the use of GIS technology helped identify risks and develop hazard maps. However, challenges such as lack of policy socialization and limited spatial data remain obstacles to optimal implementation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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