BIMBINGAN SATUAN PENDIDIKAN AMAN BENCANA BAGI GURU DAN TENAGA KEPENDIDIKAN PASCA BENCANA DI KOTA PALU, SIGI DAN DONGGALA
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
Indonesia adalah salah satu negara dengan potensi alam yang melimpah Meskipun demikian Inonesia memiliki potensi bencana alam tertinggi di Dunia. Salah satu aspek kehidupan yang rentan bencana adlalah lembaga pendidikan. Dalam bidang pendidikan pemerintah menerapkan program pendidikan aman bencana yang dikenal dengan Satuan Pendidikan Aman Bencana (SPAB). Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan pemahaman dan kemampuan lembaga pendidikan di Palu dan Sigiuntuk menerapkan Satuan Pendidikan Aman Bencana. Untuk mewujudkan pendidikan tangguh bencana terdapat tiga komponen utama, yaitu pertama; fasilitas sekolah aman. kedua; manajemen Bencana di Sekolah. Dan ketiga; pendidikan pencegahan danpengurangan resiko bencana. Pendekatan yang digunakan penelitian ini adalaheducational approach atau pendekatan edukasi, serta pendekatan partisipatori.Adapun metode penelitian adalah mixed method. Berdasarkan hasil penelitian. Ratarata pemahaman tentang penerapan Satuan Pendidikan Aman Bencana di kota Palu dan Kabupaten Sigi sangat rendah. Hal tersebut terlihat dari hasil pre tes di atas 90%. Akan tetapi setelah kegiatan bimbingan pemahaman responden meningkat secara signifikan yaitu di kategori 100%. Secara analisis kualitatif dapat disimpulkan bahwa kemampuan penerapan SPAB sangat baik.
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 | 0.005 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.005 |
| Open science | 0.013 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.007 |
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