Advokasi Kesiapsiagaan Bencana Gunung Api Berbasis Budaya dan Teknologi: Cerita Gunung Seulawah dan Gunung Fuji pada Festival Bunkasai USK 2025
Notice bibliographique
Résumé
This community service project focuses on disaster advocacy in Aceh, Indonesia, by drawing lessons from Japan’s experience with Mount Fuji. The subject of dedication is the local community and university students in Banda Aceh, particularly those with limited knowledge and preparedness regarding the volcanic hazards of Mount Seulawah. The aim of this program is to raise disaster literacy, strengthen awareness, and encourage proactive preparedness through an innovative advocacy model that combines technology and cultural approaches. The methodology of this program involved several stages: information gathering and literature review about Mount Seulawah and Mount Fuji; team discussions and planning to design advocacy content; interactive media displays such as VR application “MSeulawah”, 360-degree videos, banners, brochures, and cultural arts; and public advocacy conducted during the Bunkasai Festival at Syiah Kuala University. Tactics included the use of cardboard VR for immersive experiences, video screenings, interactive games to test disaster knowledge, and cultural elements such as Japanese art and traditional games to increase community engagement. The outcomes demonstrate that the integration of technology and cultural strategies was effective in attracting participation, especially among students. Visitors reported an increase in knowledge and awareness of volcanic risks, while the interactive media successfully enhanced retention and engagement. This initiative highlights the potential of hybrid advocacy models to strengthen community resilience and suggests the establishment of a Seulawah Museum as a long-term educational platform.
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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) | 0,000 | 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 | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».