SOSIALISASI MODEL KOLABORASI DALAM MANAJEMEN BENCANA ALAM DI KABUPATEN PANGANDARAN
Bibliographic record
Abstract
Salah satu wilayah di Kabupaten pangandaran yang berpotensi terjadi bencana-bencana alam seperti yang telah disebutkan adalah Kecamatan Kalipucang, Dengan kondisi wilayah yang rentan terhadap bencana serta dampak-dampak yang ditimbulkan dari bencana membutuhkan perhatian untuk upaya pengurangan risiko bencana. Salah satunya adalah melalui sosialisasi tentang kebencanaan dan juga hal-hal yang harus dilakukan ketika terjadi bencana alam. Maka dari itu dalam kegiatan PPM yang dilaksanakan berupa kegiatan pengabdian kepada masyarakat di Kabupaten Pangandaran dengan berkolaborasi bersama Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Pangandaran melalui program Wisata Edukasi Bencana Goes to School (WEB GTS) yang kemudian kegiatan ini merupakan salah satu perwujudan dari Tri Dharma Perguruan Tinggi yaitu pengabdian masyarakat. kegiatan PPM adalah dengan melakukan kegiatan yang terbagi dua yaitu berupa sosilisasi di BPBD kemudian sosialisasi kepada sekolah. Sosilisasi ini dalam yang diawali terlebih dahulu dengan pemberian materi, kemudian diskusi, dan praktik. Kegiatan dipandu oleh narasumber (tenaga Ahli) sebagai fasilitator pelatihan dan dibantu dengan seperangkat alat untuk melakukan simulasi secara langsung.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| 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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.006 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".