Kajian Kegempaan Lanjutan Wilayah Palu, dan Aplikasinya Pada Perencanaan Infrastruktur Kelautan
Bibliographic record
Abstract
Peristiwa seismik pada akhir September 2018 yang memicu tsunami menyebabkan kerusakan besar di tiga pelabuhan di Sulawesi Tengah, dimana pelabuhan pelabuhan tersebut memegang peranan penting bagi aktifitas ekonomi daerah. Saat ini pelabuhan pelabuhan tersebut tetap beroperasi walaupun dengan keadaan yang kurang layak. Adapun setelah kejadian tersebut, Pemerintah mengeluarkan Peta Zona Rawan Bencana yang mengindikasikan bahwa daerah tersebut dikategorikan sebagai Zona terlarang (untuk kegiatan konstruksi). Hal ini tentunya berdampak pada kegiatan perencanaan rehabilitasi dan pengembangan daerah tersebut pada umumnya, dan rehabilitasi dan pengembangan infrastruktur kelautan pada khususnya. Dengan pemahaman kondisi setempat dimana daerah tersebut berada dalam jarak yang sangat dekat dengan sesar aktif, maka tim penulis melakukan study lanjutan untuk dapat memberikan rekomendasi beban gempa dan dampak yang harus di pertimbangkan dalam perencanaan infrastruktur. Dengan studi ini diharapkan dapat memberikan jalan tengah yang menjembatani antara perekonomian daerah, kesejahteraan masyarakat dan keselamatan dengan kaitannya terhadap pemenuhan regulasi atau acuan pemerintah.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.012 |
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".