Faktor-Faktor Kerentanan dan Upaya Mitigasi Bencana Banjir di Sub-Daerah Aliran Sungai, Kasus: Kecamatan Tangse, Kabupaten Pidie
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
Kecamatan Tangse adalah salah satu kecamatan di Kabupaten Pidie yang berada pada Pengunungan Bukit Barisan dengan kondisi karakteristik topografi wilayah berkontur yang beragam menjadikan Tangse memiliki daerah akumulasi genangan (cekungan) sehingga Kecamatan Tangse menjadi daerah rawan bencana banjir. Banjir menyebabkan korban jiwa, kerugian material dan rusaknya infrastruktur. Tujuan penelitian ini yaitu mengetahui faktor-faktor kerentanan bencana banjir di Kecamatan Tangse Kabupaten Pidie dan upaya mitigasi bencana banjir. Jenis penelitian yang dilakukan yaitu kualitatif deskriptif dengan menggunakan variabel kerentanan (fisik, sosial, ekonomi dan lingkungan). Menggunakan metode analisis skala likert dengan pendekatan rasionalisme bersumber pada teori dan kebenaran empirik. Hasil dari penelitian ditemukan 7 faktor yang berpengaruh secara signifikan ialah faktor curah hujan (10,7%), kelerengan (8,8%), lokasi atau jarak rumah ke sungai (8,7%), selanjutnya di ikuti dengan faktor jenis tanah, kondisi sungai, kepadatan bangunan, dan material bangunan. Upaya mitigasi yang dilakukan dalam bentuk mitigasi non struktural dan mitigasi struktural.
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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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