PERAN PRCPB YONZIPUR 9/LLB/K PADA MASA TANGGAP DARURAT BENCANA GEMPA BUMI CIANJUR MELALUI PENERAPAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
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
Tingginya intensitas bencana alam akhir-akhir ini, diperlukan peran pemimpin lapangan yang sigap dan responsif dalam mengatasi kendala di lapangan. Teknologi sumber informasi dan sistem pengolahan data secara cepat dan akurat memiliki peran penting dalam pengendalian situasi dan pengambilan keputusan. Yonzipur 9/LLB memiliki pasukan reaksi cepat penanggulangan bencana (PRCPB) dengan Komandan Peleton sebagai unsur pimpinan di lapangan. Pemanfaatan Teknologi Informasi pada Sistem Informasi Geografis (SIG) oleh satuan, menjadi langkah strategis bagi Komandan Peleton dalam memaksimalkan kekuatan dan menekan kerugian yang ditimbulkan. Penelitian kualitatif dengan pendekatan studi kasus digunakan guna membahas kendala, peran Komandan Peleton, dan peran SIG dalam proses penanggulangan bencana alam (lingkup peleton). Hasil penelitian berupa kendala yang dihadapi yaitu koordinasi antar instansi kurang terintegrasi, kondisi medan paska bencana yang beragam dan menyulitkan, khususnya dalam penyaluran logistik. Adanya ragam medan dan menyulitkan, Komandan Peleton berkoordinasi dengan berbagai pihak melalui alat komunikasi yang ada demi kelancaran tugas guna menjaga kondisi fisik dan moril anggotanya. Penerapan SIG berupa penentuan area dan persebaran posko dan tempat pengungsian, menentukan rute evakuasi dan distribusi logistik paling aman.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.005 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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