Konsep Penanganan Bencana Banjir pada Perumahan Perumnas Manggala Kota Makassar
Bibliographic record
Abstract
Perumnas Manggala atau dikenal dengan Perumnas Antang Blok 10 merupakan salah satu kawasan perumahan dan permukiman yang rawan banjir. Tujuan kegiatan pengabdian masyarakat ini untuk melakukan sosialisasi penanganan bencana banjir dengan terlebih dahulu mengidentifikasi karakteristik penyebab banjir dan menyusun konsep bersama masyarakat terkait penanganan banjir di kawasan perumahan. Metode pelaksanaan pengabdian masayarakat. Teknik pengumpulan data yakni observasi, dokumentasi, dan wawancara, Adapun teknik analisis data yakni analisis deskriptif kualitatif dan spasial. Data yang dikumpulkan digunakan dalam penyusunan konsep penanganan banjir dalam bentuk sosialisasi dan diskusi bersama masyarakat, tokoh masayarkat serta civitas akademi. Hasil kegiatan pengabdian berupa konsep penanganan banjir melalui upaya preventif untuk meminimalisis bencana banjir di Perumnas Antang Blok 10 yaitu pembuatan sumur resapan, penanaman vegetasi, pengelolaan sistim drainase dan persampahan. Upaya adaptif dan kuratif berupa pengembangan kelompok tanggap bencana sebagai manajemen persiapan dalam menghadapi bencana yang rutin terjadi setiap tahun. Hasil sosialisais menunjukkan tingkat perubahan yang signifikan oleh masyarakat dimana tingkat minat partisipasi masyarakat beserta pemahaman akan konsep penanganan banjir meningkat. Masyarakat menyampaikan dengan aktif dalam diskusi serta menyatakan kesediaan dalam berpartisipasi pada aktofitas mitigasi bencana. Dalam diskusi juga menunjukkan bahwa besar harapan masyarakat akan bantuan pemerintah baik moril dan materil serta pelatihan tanggap bencana.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".