MANAJEMEN USAHA PERIKANAN JARING INSANG DASAR DI KELURAHAN MANADO TUA 1 KOTA MANADO
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The study examines the bussiness management of bottom gillnet fishery in Manado Tua 1 village Manado city. This study aims to identify and assess fisheries management that includes venture capital, the catch, the marketing system, sharing system, labor system, performance of the functions of business management and financial analysis of the bottom gillnet fishery. The result of the study, the required capital of Rp. 4, 100,000. the catch is classified as demersal fish. Marketing system of fishermen, wholesaler, fish traider and consumers. But if it catches a bit of a marketing system directly to consumers. Sharing system 50% for owners and 50% for fishermen workers. The labour are needed 3-4 people. Keywords: Bussiness Management, bottom Gillnet, Manado Tua 1 Abstrak Penelitian ini mengkaji tentang manajemen usaha perikanan jaring insang dasar di KelurahanManado Tua 1.Penelitian bertujuan untuk mengetahui dan mengkaji manajemen usaha perikanan yang mencakup modal usaha, hasil tangkapan, sistem pemasaran, sistem bagi hasil dan sistem tenaga kerja, pelaksanaan fungsi-fungsi manajemen. Berdasarkan hasil penelitian, modal yang dibutuhkan sebesar Rp. 4.100.000.Hasil tangkapan ialah ikan yang tergolong demersal, sistem pemasaran dari nelayan, pedagang besar, pedagang pengecer, konsumen. Tetapi jika hasil tangkapan sedikit, sistem pemasaran yang dilakukan dari nelayan langsung kepada konsumen. Sistem bagi hasil 50% untuk nelayan pemilik dan 50% untuk nelayan pekerja. Tenaga kerja yang dibutuhkan 3-4 orang. Kata Kunci: Manajemen Usaha, jaring Insang Dasar, Manado Tua 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».