Faktor-Faktor Kerentanan yang Berpengaruh terhadap Bencana Banjir di Kecamatan Manggala Kota Makassar
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Banjir yang terjadi di Kecamatan Manggala berdampak negatif kepada masyarakat baik berupa kerugian material, evakuasi warga maupun terhentinya aktivitas sosial ekonomi. Kondisi tersebut diakibatkan oleh kondisi geografis yang rentan, curah hujan tinggi, dan laju pembangunan yang tinggi yang menyebabkan berkurangnya daerah resapan air. Namun, upaya adaptasi yang dilakukan belum efektif untuk mengurangi kerentanan wilayah, dikarenakan adaptasi yang dilakukan masih bersifat reaktif. Oleh karena itu, dibutuhkan kajian dalam mengidentifikasi faktor-faktor kerentanan wilayah yang berpengaruh terhadap banjir di Kecamatan Manggala, sebagai bahan dalam perumusan adaptasi yang lebih efektif kedepannya. Artikel ini merupakan bagian dari penelitian mengenai penentuan arahan adaptasi kawasan rawan bencana banjir di Kecamatan Manggala Kota Makassar. Melalui teknik content analysis dapat diketahui faktor-faktor kerentanan yang berpengaruh terhadap bencana banjir di Kecamatan Manggala. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor kerentanan yang berpengaruh terhadap Banjir di Kecamatan Manggala adalah faktor kondisi drainase yang tidak memadai, dekatnya jarak bangunan dengan sungai, lokasi permukiman di daerah akumulasi genangan, penurunan daya infiltrasi tanah, konstruksi jalan yang rentan kerusakan akibat genangan, dan tingginya potensi penduduk terdampak.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.004 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it