IDENTIFIKASI POTENSI DAN MANAJEMEN PENCEGAHAN BENCANA INDUSTRI DI KOTA CILEGON PROVINSI BANTEN
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
Industrialisasi memiliki potensi yang besar dalam penerimaan PAD dan penyerapan tenaga kerja. Namun disatu sisi industri menyimpan potensi bencana, yang dapat mengancam keselamatan dan kesehatan masyarakat dan kerusakan lingkungan atau ekosistem. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi bencana yang ditimbulkan oleh industri di Kota Cilegon dan menganalisis dan mendeskripsikan pelaksanaan manajemen pencegahan bencana industri di Kota Cilegon. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif . Data diperoleh dari hasil wawancara dan dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa potensi bencana industri berbeda-beda berdasarkan bidang usaha industri. Industri terbesar di Kota Cilegon adalah industri kimia (36%), sehingga potensi bencana industri terbesar adalah berasal dari industri kimia. Potensi bencana industri kimia dapat disebabkan oleh kegagalan industri seperti kebocoran zat kimia, infra struktur industri, meledaknya tabung reaktor, kebocoran gas, kebakaran, keracunan, radiasi, dan epidemi. Selain itu bencana industri disebabkan oleh bencana alam, seperti tsunami, gempa bumi, gunung meletus. Manajemen bencana untuk mencegah bencana industri di Kota Cilegon dilakukan secara terpadu oleh Dinas Lingkungan Hidup, Badan Penanggulangan Bencana Daerah dan pihak perusahaan pemilik industri. Manajemen bencana di Kota Cilegon meliputi mitigasi bencana, kesiapsiagaan, respon/daya tanggap dan pemulihan/recovery. Kata Kunci : Bencana , Industri, Manajemen
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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