Training Of Trainer (Tot) Perencanaan Mitigasi Bencana Untuk Staff Happy Heart
Bibliographic record
Abstract
Indonesia adalah negara berada dalam jalur gempa teraktif di dunia. Kondisi rentan bencana disebabkan karena Indonesia berada dalam lingkaran api (ring of fire) Pasifik dan berada di atas tiga tumbukan lempeng benua. Pelatihan penanganan bencana sudah seyogianya menjadi prioritas untuk daerah yang rawan bencana. Dengan cakupan wilayah yang luas maka pelatihan untuk mempersiapkan pelatih agar mampu menangani bencana sangat penting. Usaha Yayasan Happy Heart bekerjasama dengan Universitas Pelita Harapan mengadakan kegiatan pengabdian kepada masyarakat di Nusa Tenggara Barat dengan program Training of Trainer (TOT) Perencanaan Mitigasi Bencana sangat penting untuk membantu perencanaan mitigasi bencana. Kegiatan ini diadakan di SD Arrahman Dusun Kecinan Desa Malaka Kec. Pamenang Kab. Lombok Utara, Nusa Tenggara Barat yang mengalami kerusakan parah akabit gempa bumi 15 Agustus 2018. Gedung sekolah yang rusak karena dampak gempa sudah selesai dibangun oleh Yayasan Happy Heart tahun 2019. TOT ini diharapkan mampu menghasilkan para pelatih yang kompeten merencanakan mitigasi bencana. Jumlah peserta 5 orang dan dilaksanakan dalam dua hari dengan variasi metode yang menyeluruh mulai dari ceramah, diskusi, simulasi, praktik komputer hingga praktek lapangan. Berdasakan evaluasi yang dilakukan secara umum pelatihan berlangsung dengan baaik dan bermanfaat bagi peserta untuk mendukung program sekolah siaga bencana disekolah yang sudah dibangun Happy Heart yang pada umumnya berada pada daerah rawan bencan
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.104 | 0.027 |
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".