Readiness of Community Members on Disaster Risk Reduction and Management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This study assessed the readiness of community members in a 5th-class municipality in Iloilo for Disaster Risk Reduction Management (DRRM) during the first quarter of 2024 as a basis for an action plan. Using a descriptive research design and a researcher-made survey validated through Carter V. Good and Douglas E. Scates' evaluation criteria, data were gathered from 379 community personnel. Reliability testing was conducted in Canlaon City Division to 30 personnel using Cronbach alpha formula. Descriptive and comparative analyses were conducted using frequency, percentage, mean, and the Mann-Whitney U test. Findings indicate that demographic factors such as age, sex, educational attainment, and income significantly influence readiness levels. Older individuals, females, and those with higher education and income levels exhibit greater preparedness in prevention and mitigation. While overall readiness across DRRM phases—prevention, mitigation, preparedness, response, and rehabilitation—is high, gaps exist in training participation, disaster communication, and management of records and aid. Notably, education and income impact prevention and preparedness but not response and rehabilitation, where older males demonstrate higher readiness. These results underscore the need for tailored strategies addressing demographic variations and enhancing training, communication, and management practices to improve community resilience. Keywords: Disaster risk reduction and management, readiness of community members
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».