MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4254369440 · doi:10.31227/osf.io/hnqmt

DEAGREGASI BENCANA GEMPA BANJARMASIN DAN PERBANDINGAN KURVA HAZARD DENGAN SUMBER GEMPA SESAR

2018· preprint· id· W4254369440 on OpenAlexaff
Nurul Puteri H. Matdoan, Imam Trianggoro Saputro, Tirsa fajrin mochtar, Della Natasya Putri

Bibliographic record

Venuenot available
Typepreprint
Languageid
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicGeological and Geophysical Studies
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsGeographyPhysicsForestryCartography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Kota Banjarmasin adalah ibu kota provinsi Kalimantan Selatan, Indonesia. Banjarmasin yang dijuluki Kota Seribu Sungai ini memiliki wilayah seluas 98,46 km² yang wilayahnya merupakan delta atau kepulauan yang terdiri dari sekitar 25 buah pulau kecil (delta) yang dipisahkan oleh sungai-sungai di antaranya pulau Tatas, pulau Kelayan, pulau Rantauan Keliling, pulau Insan dan lain-lain.[4] Berdasarkan data BPS Kota Banjarmasin tahun 2016, Banjarmasin memiliki penduduk sebanyak 675.440 jiwa dengan kepadatan 9.381 jiwa per km².[5] Wilayah metropolitan Banjarmasin yaitu Banjar Bakulamemiliki penduduk sekitar 1,9 juta jiwa. Kota Banjarmasin terletak pada 3°15' sampai 3°22' Lintang Selatan dan 114°32' Bujur Timur, ketinggian tanah asli berada pada 0,16 m di bawah permukaan laut dan hampir seluruh wilayah digenangi air pada saat pasang. Kota Banjarmasin berlokasi daerah kuala sungai Martapura yang bermuara pada sisi timur Sungai Barito. Letak Kota Banjarmasin nyaris di tengah-tengah Indonesia , kota Banjarmasin Dari seluruh catatan Indeks Resiko Bencana yang disusun BNPB, Ibu Kota Provinsi Banjarmasin memiliki risiko bencana gempa bumi. Sebanyak 55,88 persen (19 kota/kab.) memiliki risiko tinggi gempa bumi, dan 44,12 persen risikonya tingkat sedang. Kota Banjarmasin beriklim sabana tropis di mana angin muson barat bertiup dari Benua Asia melewati Samudera Hindia menimbulkan musim hujan, sedangkan angin dari Benua Australia adalah angin kering yang berakibat adanya musim kemarau. Curah hujan yang turun rata-rata per tahunnya kurang lebih 2.400 mm dengan fluktuasi tahunan berkisar antara 1.600-3.500 mm, jumlah hari hujan dalam setahun kurang lebih 150 hari dengan suhu udara yang sedikit bervariasi, sekitar 26 °C. Kota Banjarmasin termasuk wilayah yang beriklim tropis. Angin Muson dari arah Barat yang bertiup akibat tekanan tinggi di daratan Benua Asia melewati Samudera Hindia menyebabkan terjadinya musim hujan.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.123
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.017

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.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.233
Teacher spread0.202 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicGeological and Geophysical StudiesFrench-language works237,207