Correlation Between Mangrove and Aquaculture Production: Case Study in Sinjai District, Sulawesi, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Mangrove ecosystem generally accepted as nursery ground of variety if ahrimp and fish fries. The study has three objectives, namely to analyze the correlation (1) between mangrove percent ratio and primary product aquaculture, (2) between mangrove percent ratio and secondary product aquaculture, and (3) between direct benefit value mangrove ecosystem and coastal fisheries production. The research was carried out in Samataring village and Tongke village in East Sinjaisub-district, Sinjai district. Trend of fisheries data both from capture and aquaculture were analyzed, then compared with purposive sampling interview. Correlation and regression analysis were used to generate equations. The results of this research are as follows: (1) the correlation between mangrove ratio percentage and increased primary aquaculture produce negatively correlates and results in an equation of y=0.091x+8.800 with R 2 =0.99, (2) mangrove ratio percentage and increased secondary aquaculture produce are positively correlated and results in an equation of y=0.016x+0.239 with R 2 =0.99, and (3) Mangrove ecosystem direct benefit value and increased coastal catch produce positively correlate and result in an equation of y=0.485x-0.347 with R 2 =0.99.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».