Kajian Literatur tentang Model Mitigasi Bencana Lanskap Pesisir di Kota Banda Aceh
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 ».