The Capture Fishery Based Small Pelagic Business Development Opportunities Analysis with Purse Seine Fishing Gear in Maluku (Case Study on Financial Aspect in West Seram Regency)
Notice bibliographique
Résumé
The study aims to find out and analyze the influence of running cost, shore cost, fishing duration and seasonal climate on profitability of purse seining small pelagic fishery business group in West Seram Regency in purpose to find out capture fishery development prospect by using such equipment in West Seram Regency. The data used in this study is primary data, i.e. a data collected from respondents through interview. Respondents are selected purposively from population of purse seining capture fishery business group. Multiple linear regression analysis method is applied to estimate the influence of running cost, shore cost, fishing duration and seasonal climate on the profitability variables (ROA). The findings reveal that running cost affects positively profitability, shore cost affects negatively and significantly profitability, fishing duration affects negatively and significantly profitability. On the contrary, seasonal climate does not affect profitability of purse seining capture fishery. Further, it is said that there is still a chance to develop purse seining small pelagic fishery business group under the condition that the activity has to be accompanied with control over running cost, shore cost, and fishing duration.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,003 | 0,000 |
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 ».